1、《生成对抗网络实践指南：从基础到应用》

《生成对抗网络实践指南：从基础到应用》

1. 生成对抗网络基础

1.1 机器学习基础

机器学习主要分为分类和生成两个方向。分类任务旨在将输入数据划分到不同的类别中，例如判断一张图片是猫还是狗；而生成任务则是根据给定的条件生成新的数据，比如生成一张逼真的猫的图片。

1.2 对抗学习介绍

对抗学习是生成对抗网络（GANs）的核心思想。在GANs中，存在两个相互对抗的网络：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成尽可能逼真的数据，而判别器的目标是区分生成的数据和真实的数据。

1.3 生成器和判别器网络

• 生成器网络 ：接收随机噪声作为输入，通过一系列的变换生成数据。例如，在图像生成任务中，生成器可以将随机噪声转换为一张图像。
• 判别器网络 ：接收真实数据和生成器生成的数据作为输入，输出一个概率值，表示输入数据是真实数据的概率。

1.4 GANs的数学背景

GANs的训练过程可以用数学公式来描述。其目标是最小化生成器生成的数据分布和真实数据分布之间的差异。常用的损失函数是交叉熵损失函数。

1.5 使用NumPy训练正弦信号生成器

以下是使用NumPy训练正弦信号生成器的步骤：
1. 设计网络架构 ：确定生成器和判别器的层数、神经元数量等。
2. 定义激活函数和损失函数 ：激活函数可以选择ReLU、