Meanwhile, the generator network (generator:Z→Rn) is trained to improve its mapping of random variable z to realistic generated data x^ to trick the cost network. The generator is trained with respect to the cost network’s output, trying to minimize the energy of x^. We denote this energy as C(G(z)), where C(⋅) is the cost network and G(⋅) is the generator network.
Pendant ce temps, le réseau générateur (generateur:Z→Rn) est entraîné à améliorer la correspondance de la variable aléatoire z aux données réalistes x^ générées pour tromper le réseau de coût. Le générateur est entraîné par rapport à la sortie du réseau de coût, en essayant de minimiser l’énergie de x^. Nous désignons cette énergie par C(G(z)), où C(⋅) est le réseau coût et G(⋅) est le réseau générateur.