11、深度学习与自然语言处理：技术原理、金融应用及NLP技术解析

深度学习与自然语言处理：技术原理、金融应用及NLP技术解析

1. 生成对抗网络（GANs）原理

1.1 生成器（Generator）

生成器负责生成新的数据示例。它接收一些潜在变量（用 z 表示）作为输入，并输出与原始数据集形式相同的数据。与我们观察到的现有数据相比，这些样本被视为假数据。潜在变量是隐藏变量，在讨论生成对抗网络（GANs）时，我们有一个“潜在空间”的概念，可以从这个空间中进行采样。当拥有一个训练良好的GAN时，我们可以在这个潜在空间中连续滑动，这对输出会产生显著且通常是可理解的影响。可以将网络生成器看作是学习一个从 z（潜在空间）到 ×（目标变量，理想情况下是真实数据分布）的映射函数。生成器的目标是尽可能地生成看起来像真实数据的假样本。

1.2 判别器（Discriminator）

可以将判别器看作是警察或侦探。当生成器试图生成看起来真实的假数据时，判别器的作用是监测或判别数据样本是真实的还是假的。它负责预测给定样本是真实的还是假的，其输出是一个概率值，表明它认为样本数据的真实程度。当然，概率越高，说明生成器越接近真实分布。

1.3 对抗竞争与数学原理

1.3.1 对抗竞争

之所以称为“对抗”，是因为这两个组件相互对抗。生成器和判别器有着相反且冲突的目标：生成器希望通过创建越来越逼真的样本来迷惑判别器；而判别器则希望始终正确地识别数据样本是真实的还是假的。

1.3.2 数学原理

GANs 的关键目标是通过求解以下极小极大方程来找到其网络两部分之间的平衡：
[
\min_{G} \max_{D} V(D, G