GANs also differ from VAEs through how they produce and use z. GANs start by sampling z, similar to the latent space in a VAE. They then use a generative network to map z to x^. This x^ is then sent through a discriminator/cost network to evaluate how “real” it is. One of the main differences from VAE and GAN is that we do not need to measure a direct relationship (i.e. reconstruction loss) between the output of the generative network x^ and real data x. Instead, we force x^ to be similar to x by training the generator to produce x^ such that the discriminator/cost network produces scores that are similar to those of real data x, or more “real”.
Les GANs diffèrent également des VAEs par la façon dont ils produisent et utilisent les z. Les GANs commencent par échantillonner z, comme l’espace latent dans un VAE. Ils utilisent ensuite un réseau génératif pour mettre en correspondance z avec x^. Ce x^ est envoyé à travers un réseau discriminateur/coût pour évaluer son caractère « réel ». Une des principales différences entre le VAE et le GAN est que nous n’avons pas besoin de mesurer une relation directe (c’est-à-dire la perte de reconstruction) entre la sortie du réseau générateur x^ et les données réelles x. Au lieu de cela, nous forçons x^ à être similaire à x en entraînant le générateur à produire x^ de telle sorte que le réseau discriminateur/coût produise des scores similaires à ceux des données réelles x.