在文章“手把手教你写一个生成对抗网络”中，我们谈到过生成对抗网络。意犹未尽的是，只是了解生成对抗网络的基本原理和算法形式，对于训练结果还没有仔细研究。
最近拜读了机器学习四大神之一Yann LeCun (燕乐存 目前在facebook就职) 今年发表的论文“ENERGY-BASED GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK”。基于能量模型的生成对抗网络，训练结果真的很不错。不像一般的生成网络，生成的图片像素随机性大，字体边界模糊。看下图论文在MNIST集上的比较：
左边是一般GAN(生成对抗网络)的生成数字， 右边就是论文的改进EBGAN(基于能量的生成对抗网络)。可以很明显地看出，改进的生成数字比较清晰，连接也比较流畅 。传统GAN生成的数字就比较模糊，像素连贯性较差。 继续阅读#11 基于能量模型的生成对抗网络–生成对抗网络进阶