直观讲解生成对抗网络背后的数学原理

最新推荐文章于 2025-12-14 20:30:00 发布

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最新推荐文章于 2025-12-14 20:30:00 发布 · 978 阅读

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#生成对抗网络 #人工智能 #神经网络 #AI员工

作者：Ameh Emmanuel Sunday

简单的前馈神经网络

这篇文章讲的是一个非常独特的深度学习框架——生成对抗网络（GANs），我觉得它特别有意思，不仅因为它的工作原理，还因为它正在彻底改变流体力学领域中，尤其是在降阶建模和动力系统这类研究问题上的解决方式。

在GAN出现之前，大多数机器学习模型都是判别式的，也就是说它们主要用于分类或回归任务。但我觉得GAN实际上标志着机器学习和深度学习的创意时代的开始。Meta AI的首席科学家Yann LeCun就曾说过GAN是“过去十年里机器学习中最有意思的点子”——我真的完全同意。

Yann LeCun谈GANs

虽然这个框架是2014年才出现的，但GAN已经在流体力学界打下了坚实的基础。它们被用来通过学习真实流体流动的数据分布，生成逼真的流场快照——这可是一件大事啊。这意味着我们现在可以在不跑完整CFD模拟的情况下，生成流体流动数据，而CFD模拟通常很烧钱。尤其是在你想建一个机器学习模型但手头数据有限的情况下，这就特别有用了。GAN也被用来根据已有数据，生成新的、合理的模拟边界条件配置——这只是它众多酷炫应用中的一个。

如果你不像我那样沉迷流体力学😎，那GAN在别的地方也随处可见。比如说，它们被用来生成那些其实并不存在的超逼真人脸哈哈。你可以去看这个网站，每次刷新都会冒出一张完全虚假的（但特别真实）人脸。不止这些，GAN也被用在生成式设计中，让你能创造出酷炫的3D家具。像Adobe这样的公司在用GAN打造下一代Photoshop工具，谷歌用它来生成文本，IBM用它做数据增强，Snapchat和Tiktok这些平台也早就用GAN做图像滤镜了。

在这篇博客里，我会讲讲GAN背后的数学原理，我觉得这个数学部分非常重要，因为它能帮我们理解GAN为什么有效，而不只是知道它“好像有效”，还能让我们跳出深度学习模型黑盒的思维方式，获得改进甚至发明新一代生成模型的能力。我还建议你去读一下2014年Ian Goodfellow写的那篇介绍GAN的原始论文。相信我，如果你真能一行一行把那篇论文读下来（原文），以后再看别的GAN相关论文，你都能轻松看出它们想干嘛。