신기한 게 GAN도 결국

GAN은 explicit한 distribution이나 objective function 이 없이 adversarial trainining으로 sampling만을 목적으로 training하잖아.

 

근데 결국 optimal은 JS divergence minimization으로 표현 될 수 있잖아.

 

그리고 JS divergence의 한계를 극복하기 위해 Wasserstein GAN이 나오잖아.

 

KL constrained RM도 DM으로 표현된다는 게 뭔가 신기하네.