Mergulho profundo em GANs: A matemática por trás das Redes Adversariais Generativas

Este post mergulha nos fundamentos matemáticos das Redes Adversariais Generativas (GANs). Começando com os conceitos básicos, o autor explica meticulosamente as funções de perda do gerador e do discriminador, derivando condições para o discriminador e gerador ótimos. Usando ferramentas matemáticas como entropia cruzada binária e divergência JS, o processo adversarial entre o gerador e o discriminador durante o treinamento GAN é claramente ilustrado. O objetivo final é tornar a distribuição de dados gerados o mais próxima possível da de dados reais. O post também apresenta brevemente os métodos de treinamento GAN e destaca diferenças sutis nas fórmulas em comparação com o artigo original de Goodfellow.