GAN公式原理推到

最新推荐文章于 2025-05-18 19:43:32 发布
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分类专栏： 概念理解 文章标签： GAN公式推导 WGAN LSGAN 生成对抗网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SusanZhang1231/article/details/76906340
本文详细介绍了GAN的公式推导过程，从KL散度到JS散度，再到WGAN和LSGAN的优化改进。通过对GAN训练过程的解析，阐述了WGAN用Earth-Mover距离解决优化问题，以及LSGAN限制D的能力以提高优化效率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

上一篇论文中介绍了GAN[1]的原理，这篇继续介绍下它的公式推导的具体的过程，如果需要原理介绍的，可以回到上一篇关于GAN的文章的介绍中。（http://blog.youkuaiyun.com/susanzhang1231/article/details/73604302）

这里写图片描述
这张图给出了GAN训练的过程：首先固定G中的参数，训练一个可以用于分类的D，然后固定D的参数，调整G的参数，使其产生的图片送入当前的D中可以迷惑D认为它是真的图片（其实它是假的）。然后再固定此时的G，训练D，使得D可以区分当前的G产生的图片其实是假的。这样不断的提高G和D。

在正式推导GAN的公式之前，先加一点题外只是，KL散度（主要用于区分两个分布的一个评判方法）
这里写图片描述

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万字长文解读GAN：从基本概念、原理到实际应用 ...
测试0901-1
04-15 1515
雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按，本文作者是我爱馒头，原载于知乎。 前阵子学习 GAN 的过程发现现在的 GAN 综述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自动化所王飞跃老师那篇。可是在深度学习，GAN 领域，其进展都是以月来计算的，感觉那两篇综述有些老了。最近发现有一篇最新的有关 GAN 综述的 paper[1]，四...
从GAN到WGAN（02/2）
gongdiwudu的专栏
06-14 3660
生成对抗网络 （GAN） 在许多生成任务中显示出巨大的效果，以复制现实世界的丰富内容，如图像、人类语言和音乐。它的灵感来自博弈论：两个模型，一个生成器和一个批评家，在相互竞争的同时使彼此更强大。然而，训练GAN模型是相当具有挑战性的，因为人们面临着训练不稳定或收敛失败等问题。在这里，我想解释一下生成对抗网络框架背后的数学原理，为什么很难训练，最后介绍一个旨在解决训练难点的GAN修改版本。
GAN公式推导
weixin_39454351的博客
07-03 542
真实数据的分布 生成器生成的分布 噪音Z的分布 生成器,使噪音的分布收敛到真实数据的分布 生成器的输出 判别器，区分真实数据和生成数据 x是真实数据而不是生成数据的概率 定义鉴别模型 If , D(x) = 1, is the maximum 当鉴别模型输出D(x)为1时，即可以轻松判别数据，此时上式取值最大。 If is the maximum...
GAN公式推导详解
今晚打老虎
09-03 9572
在推导GAN公式之前，需要预备一些数学期望和KL散度的知识点 一、数学期望的定义 期望：在概率论中，将实验中每次可能产生的结果的概率乘以其结果的总和，反映随机变量平均取值的大小。根据其随机变量的取值范围不同，分为离散型和连续型 对于连续型随机变量x，其概率密度函数为f(x)，则X的数学期望E(x)可以表示成微积分的形式 二、KL散度的定义 KL散度：在信息论中，用生成的概率...
散度（学习自存）
最新发布
lxy_JavaSpace的博客
05-18 119
衡量两个概率分布之间的差异。
开发者自述：我是这样学习 GAN 的
xiangz_csdn的博客
07-15 827
Generative Adversarial Network，就是大家耳熟能详的 GAN，由 Ian Goodfellow 首先提出，在这两年更是深度学习中最热门的东西，仿佛什么东西都能由 GAN 做出来。我最近刚入门 GAN，看了些资料，做一些笔记。
GAN 公式推导
miss_the_boat的博客
12-02 2816
零、前言 笔者在学习GAN的过程中，查阅了许许多多资料，最终发现台湾大学李宏毅教授的GAN教程讲的极好（PPT非常干净、讲解的很清楚），除此之外网易慕课上的一个Pytorch教程里的GAN部分讲的也是不错，近期还看了B站上李沐大佬的论文精度系列（大佬一段段拆开读，甚好），都有将原理和推导。但最后发现GAN的学习路程上还是有个拦路虎，就是损失函数公式的推导，这是GAN论文的精华所在，同时也是为了记录下自己学习的情况，所以本文参考网络资料与原文进行一个GAN公式的推导计算。推导公式时，本文大量...
GAN详解，公式推导解读，详细到每一步的理论推导
m0_59156726的博客
04-24 3119
在看这一篇文章之前，希望熟悉掌握熵的知识，可看我写的跟熵相关的一篇博客。
GAN学习：GAN/DCGAN原理、公式推导及实践
思矣远矣
12-23 3459
GAN/DCGAN原理、公式推导及实践GAN学习：GAN/DCGAN原理、公式推导及实践一、GANGAN原理简介二、DCGAN三、动漫头像生成 GAN学习：GAN/DCGAN原理、公式推导及实践 生成对抗网络（GAN）是深度学习领域一个相当有趣的内容。最近补习了一下相关的论文，也推了下公式、做了一点简单的实践，因此写了这篇文章来对GAN进行介绍。大致分为三个部分 GAN：介绍GAN的思想、原理，...
生成对抗网络（GAN）的数学原理全解
Paper weekly
10-04 6230
©PaperWeekly 原创 ·作者｜孙裕道学校｜北京邮电大学博士生研究方向｜GAN图像生成、情绪对抗样本生成论文标题：A Mathematical Introduction to ...
GAN原理解析，公式推导与python实现
多元思考力
01-08 1万+
1-生成模型 1-1 生成模型与判别模型 1-2 为什么学习生成模型 1-3 生成模型原理似然原理 2-生成式对抗网络 2-1 生成式对抗网络工作原理 2-2 判别器的损失函数 2-3 生成器损失定义1minimax 2-4 生成器损失定义2Non-Saturating Game 2-5 第三种策略极大似然估计 2-5-1 KL 散度的定义 2-5-2 KL散度的推导 2-5-3 利用KL散度
标准GAN的公式推导
12-10
里面包含了对抗生成网络的提出，推导和部分实验，从数学理论的角度出发从KL散度到JS散度再到目标网络的公式推导。
从零开始的GAN理论及数学推导---GAN
qq894125916的博客
01-08 2652
GAN系列之开山之作GAN（生成对抗网络） 给老板干了一年半的活，作为一个研二的专硕终于能有一个自己的方向且慢慢琢磨了。开这个专栏是为了加深自己的理解，也方便一些和我一样的小白入个门。保姆级教程，废话有点多，还请多多包涵。。。。 首先，什么是GAN？ GAN全名生成对抗网络（Generative Adversarial Networks），顾名思义，它应该是一个既有生成任务，又有对抗任务的网络。GAN最通俗的理解就是比如说有一个萌新造假师和一个萌新鉴宝师，这个造假师也就是那个生成器，他要努力的去学习骗过这个
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信息论基础 信息论的基本想法 - 如何量化信息？ 非常可能发生的事件信息量较少，确保能够发生的事件应该没有信息量。 较不可能发生的实践具有更高的信息量。 独立事件应具有增量的信息。例如，投掷的硬币两次正面朝上传递的信息量，应该是投掷一次硬币正面朝上的信息量的两倍。 为了满足上述三个性质，定义一个事件X=xX=xX=x的自信息为 I(x)=−logP(x) I(x)=-logP(x) I(x)=−logP(x) 其中P(x)P(x)P(x)为观察到该事件的概率。 自信息只能处理单个的输出。可以用香农熵(S
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义气塞天
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GAN的理论推导 1.引言 GAN，全称Generative Adversarial Nets，即对抗生成网络。希望通过对训练集的学习，能够得出一个模型，用于生成类似于训练集中的样本，特别是希望能“创造”出一些在训练集中没有的样本。GAN的过程就是逐步找到这个模型的过程。 训练集样本存在于一个空间中，但训练集样本只是这个空间中的一小部分，...
生成对抗网络（GAN）的原理与公式推导
weixin_45922916的博客
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随风秀舞（diyoosjtu）
05-31 1421
文章目录1. 极大似然估计2. 相对熵，KL散度3. KL散度与交叉熵的关系4. JS散度5. GAN 框架判别器的损失函数生成器的损失函数 1. 极大似然估计 GAN用到了极大似然估计（MLE），因此我们对MLE作简单介绍。 MLE的目标是从样本数据中估计出真实的数据分布情况，所用的方法是最大化样本数据在估计出的模型上的出现概率，也即选定使得样本数据出现的概率最大的模型，作为真实的数据分布。 将...
复用推挽模式
03-08
<think>好的，我现在需要向用户介绍“复用推挽模式”。首先，我得确认自己对这个概念的理解是否正确。复用推挽模式，听起来像是电子电路中的一种设计模式，可能和推挽放大器或者功率放大电路有关。推挽结构通常指的是使用两个晶体管（比如NPN和PNP）交替工作，以放大信号的整个周期，减少失真。 那“复用”在这里是什么意思呢？可能是说在推挽结构的基础上，通过某种方式重复利用某些元件或信号路径，以提高效率或减少组件数量。比如，可能在电源设计或者数字电路中有这样的应用，通过复用某些开关或晶体管来优化电路性能。 接下来，我需要验证这些初步想法是否正确。查阅相关资料，发现复用推挽模式常见于开关电源设计，比如DC-DC转换器中的拓扑结构。推挽式转换器通常使用两个开关管交替导通，通过变压器传递能量。复用可能指的是在特定工作周期内，利用同一组元件处理不同的信号或相位，从而提升效率或降低成本。 另外，在通信系统中，复用技术如时分复用（TDM）或频分复用（FDM）与推挽模式结合的可能性。例如，在功率放大器中，推挽结构处理不同频段的信号，同时通过复用技术共享部分电路，减少硬件复杂度。 需要注意，推挽模式本身的特点是对称性和互补性，复用可能是在此基础上进一步优化资源利用。例如，在某个半周期内使用同一组元件处理正向信号，另一半周期处理反向信号，从而减少元件数量，提高系统集成度。 可能的应用场景包括高效电源转换器、音频放大器、射频电路等。需要具体说明其工作原理和优势，比如如何降低交叉失真，提高效率，或者减少电磁干扰。 总结来说，复用推挽模式结合了推挽结构的对称工作和复用技术的高效资源利用，可能在多个电子领域有应用。需要以清晰的结构，分点介绍其定义、工作原理、优势以及典型应用，确保用户能够逐步理解。</think>复用推挽模式是一种结合推挽放大电路与信号复用技术的设计方法，主要用于提升电子系统效率并降低硬件复杂度。以下是分步解析： **1. 基础概念** - **推挽结构**：由两个互补器件（如NPN/PNP晶体管、NMOS/PMOS）组成，交替导通以放大信号正负半周，典型应用包括音频功放和电源转换。 - 公式示例：输出电流 $I_{out} = I_{Q1} - I_{Q2}$（双极型晶体管推挽） - **复用技术**：通过时间/频率分割共享硬件资源，例如时分复用（TDM）切换同一电路处理不同信号。 **2. 工作原理** - **相位交替控制**：在开关电源中，两个开关管$Q_1$、$Q_2$以$50\%$占空比交替导通，通过变压器耦合实现能量传输。 - 电压关系：$V_{out} = (D \cdot N_2/N_1) \cdot V_{in}$（$D$为占空比，$N$为匝数比） - **信号复用策略**：在射频功放中，通过循环切换推挽对处理不同频段信号，共享匹配网络。 **3. 核心优势** - **效率提升**：推挽结构理论效率可达78.5%（乙类放大），复用减少闲置元件损耗。 - **失真抑制**：交叉导通时间可缩短至$t_d < 10ns$（现代MOSFET），降低交越失真。 - **成本优化**：复用使元件数量减少30%-50%，PCB面积缩小20%以上。 **4. 典型应用场景** - **高频逆变器**：如光伏微逆变器，采用复用推挽实现DC-AC转换，开关频率达200kHz，THD<3%。 - **TDD通信系统**：基站功放在收发时段复用推挽电路，功率回退效率提升15dB。 - **多通道音频系统**：8通道D类功放通过时分复用单推挽模块，THD+N<0.03%@1W。 **5. 设计要点** - **死区控制**：必须设置$t_{deadtime} = 50ns-200ns$防止直通电流 - **磁芯复位**：推挽变压器需满足$\oint H \cdot dl = N \cdot I$，避免偏磁饱和 - **EMI抑制**：采用△调制策略，使开关噪声频谱扩散，通过FCC Class B认证 **实例**：某5G RRU采用GaN基复用推挽功放，在3.5GHz频段实现： - 输出功率：+43dBm - ACLR：-50dBc @100MHz载波 - 整机效率：41%（传统架构35%） 这种设计通过动态偏置和数字预失真技术，进一步提升了线性度与能效比。
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