生成对抗网络（GAN）详细解析

深度学习模型：生成对抗网络（GAN）详解
最新推荐文章于 2025-10-02 15:08:58 发布
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文章标签： 生成对抗网络 人工智能 神经网络
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生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器构成，通过对抗训练生成逼真的数据样本。GAN训练包括生成阶段和判别阶段，目标是使生成器生成的样本难以被判别器区分。示例代码展示了使用TensorFlow实现的简化GAN模型，强调实际应用中可能需要复杂的模型设计和调参。

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种强大的深度学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个部分组成。GAN 的核心思想是通过训练生成器和判别器的对抗过程，使生成器能够生成逼真的数据样本。

GAN 的训练过程可以分为两个阶段：生成阶段和判别阶段。在生成阶段，生成器接收一个随机噪声向量作为输入，并生成一个与真实数据相似的样本。在判别阶段，判别器接收生成器生成的样本和真实数据样本，并尝试区分它们的来源。

GAN 的目标是让生成器生成的样本在判别器的眼中无法被区分出来，同时让判别器尽可能准确地判断样本的来源。通过反复训练生成器和判别器，GAN 可以不断提升生成器生成逼真样本的能力。

下面是一个简化的 GAN 实现示例，使用 TensorFlow 框架：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义生成器模型
def
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生成对抗网络---GAN
qq_74722169的博客
01-03 7718
生成式对抗网络（）是一种深度学习模型，014年lan Goodfellow的开篇之作，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中，并不要求 G 和 D 都是神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D。GAN在各种领域都有广泛的应用，包括等。
【万字】一文教会你关于“生成对抗网络GAN”的所有知识
qq_40379132的博客
06-24 5360
GAN的英文全称是Generative Adversarial Network，中文名是生成对抗网络。它由两个部分组成，生成器和鉴别器（又称判别器），生成网络（Generator）负责生成模拟数据；判别网络Discriminator）负责判断输入的数据是真实的还是生成的。生成网络要不断优化自己生成的数据让判别网络判断不出来，判别网络也要优化自己让自己判断得更准确。它们之间的关系可以用竞争或敌对关系来描述。​ 在GAN的原作中，作者将生成器比喻为印假钞票的犯罪分子，判别器则类比为警察。
深度学习笔记38-生成对抗网络GAN入门(Pytorch)
最新发布
m0_67869333的博客
10-02 829
import os## 创建文件夹os.makedirs("./images/", exist_ok=True) # 记录训练过程的图片效果os.makedirs("./save/", exist_ok=True) # 训练完成时模型保存的位置os.makedirs("./datasets/mnist", exist_ok=True) # 下载数据集存放的位置## 超参数配置b1 = 0.5b2 = 0.999n_cpu = 2。
GAN（Generative Adversarial Network）—生成对抗网络
jianqimingtian的博客
10-20 2680
生成对抗网络 （GAN） 是一类功能强大的神经网络，用于无监督学习。GAN 由两个神经网络组成，一个判别器和一个生成器。他们使用对抗性训练来生成与实际数据相同的人工数据。生成器试图通过生成随机噪声样本来欺骗判别器，判别器的任务是准确区分生成的数据和真实数据。这种竞争互动产生了逼真的高质量样本，这推动了两个网络的发展。GAN 被证明是用途广泛的人工智能工具，它们在图像合成、样式迁移和文本到图像合成中的广泛使用证明了这一点。他们还彻底改变了生成建模。
生成对抗网络
hebi123s的博客
09-18 440
神经网络分很多种, 有普通的前向传播神经网络 , 有分析图片的 CNN 卷积神经网络 , 有分析序列化数据, 比如语音的 RNN 循环神经网络 , 这些神经网络都是用来输入数据, 得到想要的结果, 我们看中的是这些神经网络能很好的将数据与结果通过某种关系联系起来   什么是GAN 生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，...
生成对抗网络（GAN）
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04-15 9942
对抗”的含义就是生成器通过不断的训练尽可能的生成以假乱真的图像，判别器通过不断的识别尽可能的区分图像的真假。第一张图是训练集选取的部分图片，第二张图片是由生成器产生的图片，可以看出，通过多次训练，生成可以生成比较接近训练集图片的图片。生成器的训练过程，简单来说就是，给定网络，给定标签，然后更新输入（这里是随机数据，可以符合一定的分布），使输出图像对应的标签逐渐靠近给定的标签；也是生成对抗网络中的一部分，用于识别出哪些是有生成网络生成的“假”数据，哪些是真正的训练集数据。
深入了解生成对抗网络（GAN）：原理、实现及应用
码上飞扬的博客
01-15 3284
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数学推导LD−Ex∼pdatalog⁡Dx−Ez∼pzlog⁡1−DGzLD​−Ex∼pdata​​logDx)]−Ez∼pz​​log1−DGz)))]LG−Ez∼pzlog⁡DGzLG​−Ez∼pz​​logDGz))]
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