生成对抗网络（GAN）

已于 2022-11-03 10:20:40 修改
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分类专栏： 【入门学习DL】 文章标签： 生成对抗网络 人工智能
于 2022-07-07 11:17:30 首次发布
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生成对抗网络可分为三个部分--生成、判别以及对抗

举一个例子，我们把生成器比作新手画家，判别器比作新手鉴赏家，当新手画家有灵感时，他会根据自己的灵感画出来一副画，我们给出新手画家的作品和大师的名作，让新手鉴赏家来鉴赏哪一幅是大师的名作，但我们通过贴标签等方式，告诉新手鉴赏家，哪一幅是大师的作品，新手鉴赏家鉴赏完后告诉新手画家，应该怎么改进可以画的更像大师的作品，就这样反复进行，直到新手变成老手，老画家就可以出师啦

具体来是，当给生成器一些随机数据时，它会根据随机数据按照我们的需求随机生成一些图片或文字等，然后我们预先给定了一个标准，也就是训练样本集，让判别器学习辨别生成的样本是否属于训练样本集，或者说判别哪些为真实样本，哪些为生成样本，判别器在辨别真假后，将信息反馈给生成器，使生成器能够生成更加趋近于真实样本的数据。最后反复训练网络，直至实现判别器无法判别真假样本，且生成器的生成逼近于真实样本时，停止训练

深度学习笔记——生成对抗网络GAN
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本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。
【生成对抗网络GAN】最全的关于生成对抗网络Generative Adversarial Networks，GAN的介绍！！
985小水博的摸鱼日常
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【生成对抗网络GAN】学习笔记！
生成对抗网络
kudeer的博客
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前言本人对于深度学习算是小白一枚，之前有不懂的问题，时常会翻看大牛们的技术博客，看多了，自己心里也痒痒的，于是就有了把自己的学习和思考的结果写下来的想法。同时也希望能借此文章与深度学习的小白们共勉，你不是一个人在战斗。^_^
对抗生成网络（Generative Adversarial Net)
雨石
11-13 7万+
现在，生成模型还没有体会到深度学习的利好，在Discriminative模型上，成果如雨后春笋，但在生成模型上，却并非如此。原因如下： - 在最大似然估计及相关策略上，很多概率计算的模拟非常难 - 将piecewise linear units用在生成模型上比较难 那么，是不是生成模型就借不了深度学习发展的东风了呢？我只能说，有的时候，不得不曲线救国。
【MachineLearning】生成对抗网络 (GAN)
最新发布
程子鱼
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在训练过程中，潜在变量z是从一个100维的正态分布中随机采样的，这个选择虽然是任意的，但能够产生良好的效果。生成器的损失是其生成的数据被判别器判定为真实的概率，而判别器的损失则是它正确区分真实和假数据的能力。训练过程的目标是通过优化两者的损失函数，使得生成器能够生成越来越真实的数据，而判别器则能够更加精确地区分真实与生成的数据。GAN的训练是一个“零和博弈”的过程。数据经过两个全连接层，首先转换为1024个隐藏单元，再通过最后一个全连接层输出一个单一的值，表示图像是真实的（值接近1）还是假的（值接近0）。
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GAN！生成对抗网络GAN全维度介绍与实战
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07-23 2888
本文为生成对抗网络GAN的研究者和实践者提供全面、深入和实用的指导。通过本文的理论解释和实际操作指南，读者能够掌握GAN的核心概念，理解其工作原理，学会设计和训练自己的GAN模型，并能够对结果进行有效的分析和评估。
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### 生成对抗网络GAN训练及应用 #### 一、生成对抗网络（GAN）概述 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN），是一种基于深度学习的无监督学习方法，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。GAN的...
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