61
правка
Изменения
м
$z$ = getBatchFromNoisePrior($p_z$) <font color=green>//Получаем мини-батч $\{z_1, . . . , z_m\}$ из распределения $p_z$ </font> $xz$ = getBatchFromDataGeneratingDistibutiongetBatchFromNoisePrior($p_{data}p_z$) <font color=green>//Получаем мини-батч $\{x_1, . . . , x_m\}$ из распределения $p_{data}$ </font> $x$ = getBatchFromDataGeneratingDistibution($p_{data}$) <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> <font color=green>//Обновляем дискриминатор в сторону возрастания его градиента </font>
$z$ = getBatchFromNoisePrior($p_z$) <font color=green>//Получаем мини-батч $\{z_1, . . . , z_m\}$ из распределения $p_z$ </font> $z$ = getBatchFromNoisePrior($p_z$) <font color=green>//Обновляем генератор в сторону убывания его градиента </font> <tex>g_w \leftarrow \mathop{\nabla}_{\theta} { \frac{1}{m} \sum_{t = 1}^m \limits} [log(1-D(G(z_t))] </tex> <font color=green>//Обновляем генератор в сторону убывания его градиента </font>
Переместил комментарии выше соответствующих строчек для большей читаемости псевдокода
'''for''' i = 1..num_iteration '''do'''
'''for''' j = 1..k '''do'''
'''end''' '''for'''
'''end''' '''for'''
Обновления на основе градиента могут быть сделаны любым стандартным способом, например, в оригинальной статье использовался [[:Cтохастический градиентный спуск|стохастический градиентный спуск]]<sup>[на 28.01.19 не создан]</sup> с импульсом.
