GAN的原理 优缺点

GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神经网络上来说，就是通过生成网络G（Generator）和判别网络D（Discriminator）不断博弈，进而使G学习到数据的分布，如果用到图片生成上，则训练完成后，G可以从一段随机数中生成逼真的图像。G， D的主要功能是：

●  G是一个生成式的网络，它接收一个随机的噪声z（随机数），通过这个噪声生成图像 

●  D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实的图片

训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而D的目标就是尽量辨别出G生成的假图像和真实的图像。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”，最终的平衡点即纳什均衡点.

3. GAN的特点：

●  相比较传统的模型，他存在两个不同的网络，而不是单一的网络，并且训练方式采用的是对抗训练方式

●  GAN中G的梯度更新信息来自判别器D，而不是来自数据样本

4. GAN 的优点：

（以下部分摘自ian goodfellow 在Quora的问答）

●  GAN是一种生成式模型，相比较其他生成模型（玻尔兹曼机和GSNs）只用到了反向传播,而不需要复杂的马尔科夫链

●  相比其他所有模型, GAN可以产生更加清晰，真实的样本

●  GAN采用的是一种无监督的学习方式训练，可以被广泛用在无监督学习和半监督学习领域

●  相比于变分自编码器, GANs没有引入任何决定性偏置( deterministic bias),变分方法引入决定性偏置,因为他们优化对数似然的下界,而不是似然度本身,这看起来导致了VAEs生成的实例比GANs更模糊

●  相比VAE, GANs没有变分下界