生成对抗网络-GAN

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#GAN #对抗生成网络 #深度学习 #图片生成

本文详细介绍了生成对抗网络（GAN）的基础、深度GAN、条件GAN、InfoGAN和Wasserstein GAN，包括它们的工作原理、优缺点、模型结构及应用场景。通过实例展示了如何使用GAN进行图片生成，如条件约束的图像生成、图像分割和补全等。

生成对抗网络-GAN

1. GAN基础

本质

图片生成器

这里写图片描述

组成：

  • D：判别网络；
  • G：生成网络；
  • Loss：判别是真实模型的概率：是/否真值。

数学原理

这里写图片描述

其中，z：均匀分布变量；x：某空间的数据；z->x生成某空间数据；
黑线：目标标准分布；绿线：生成数据分布；蓝线：判断函数（根据x大小判断是否真实的概率）

  • 初始状态：生成数据同真实数据差距明显，容易判别；
  • 训练过程：对是否真实判断得到的loss引导生成模型更新，差距减少；
  • 最终状态：生成数据同真实数据相似，无法识别。

对于D：maximize【D(x)+1-D(G(z))】
对于G：minimize【1-D(G(z))】
目标：

minGmaxDV(D,G)=Ex∼pdata(x)[logD(x)]+Ez∼
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