深入了解生成对抗网络与CycleGAN

在人工智能的发展历程中，生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）无疑是一颗耀眼的明星。Facebook的AI研究主管、纽约大学教授Yann LeCun将其描述为过去10年里机器学习领域最有趣的想法。自2014年Ian Goodfellow发明GANs以来，我们见证了众多研究团队推出的各种有趣的神经网络变体，本文将重点介绍加州大学伯克利分校研究团队提出的循环一致对抗网络（Cycle Consistent Adversarial Network，简称CycleGAN）。

生成对抗网络（GAN）的基本原理

GAN是一种神经网络，通常由两个以对抗方式设置的神经网络组成，这两个网络分别被称为生成器（generator）和判别器（discriminator）。简单来说，生成器试图生成与原始真实图像或数据非常相似的图像或其他现实生活数据，以欺骗判别器；而判别器则通过查看生成的图像和真实图像来优化自身，以免被生成器欺骗。

我们可以用侦探与强盗的场景来理解GAN的工作原理。在这个场景中，强盗（生成器）不断向侦探（判别器）展示假钞。每次，侦探都会检测出钞票是假的，拒绝接受，并告知强盗钞票哪里看起来是假的。强盗则根据侦探提供的信息生成一张新的假钞