本节主要是学GAN的时候附带了解一下显式生成模型的基本原理~ 生成模型分为显式和隐式两种,显示就是具体求出(拟合)数据分布$P_{data}$,可以使用极大似然法.假设$P_g$是生成模型产生的数据分布,$\theta$是模型的参数. 首先对所有数据样本计算似然函数$L(\theta)$: $$ L(\theta) = \prod_{i=1}^N{P_g(x^{(i)};\theta)} $$ 似然函数是一个关于模型参数$\theta$的函数，当选择不同的参数$\theta$时，似然函数的值是不同的，它描述了在当前参数下，使用模型分布$P_g(x;\theta)$产生数据集中所有样本的概率。一个朴素的想法是：在最好的模型参数$\theta_{ML}$下，产生数据集中的所有样本的概率是最大的，即 $$ \theta_{ML}=argmaxL(\theta) $$ 但实际在计算机中，多个概率的乘积结果并不方便储存，例如计算过程中可能发生数值下溢的问题，即对比较小的、接近于0的数进行四舍五入后成为0。我们可以对似然函数取对数来缓解该问题，并且仍然求解最好的模型参数使对数似然函数最大,即
Axuanz
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