Изменения
→Оригинальный алгоритм обучения GAN
$z$ = getBatchFromNoisePrior($p_z$)
<font color=green>//Получаем мини-батч $\{x_1, . . . , x_m\}$ из распределения $p_{data}$ </font>
$x$ = getBatchFromDataGeneratingDistibutiongetBatchFromDataGeneratingDistribution($p_{data}$)
<font color=green>//Обновляем дискриминатор в сторону возрастания его градиента</font>
<tex>d_w \leftarrow \mathop{\nabla}_{\gamma} { \frac{1}{m} \sum_{t = 1}^m \limits} [logD(x_t)] + [log(1-D(G(z_t))] </tex>
