15、前沿深度学习项目实践

最新推荐文章于 2025-09-24 16:38:30 发布

心事收容所

最新推荐文章于 2025-09-24 16:38:30 发布

阅读量24

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：从Keras到Kubernetes实战文章标签：生成对抗网络 GAN 自编码器

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/i3j4k5/article/details/152263993

从Keras到Kubernetes实战专栏收录该内容

24 篇文章 ¥499.90

订阅专栏¥69.90

会员秒杀 ¥9.9 重磅福利

超级会员免费看

前沿深度学习项目实践

1. 利用AI生成图像

在深度学习领域，利用神经网络生成图像是一个备受关注的应用。2018年，NVIDIA的研究人员开发了一种新算法，能够生成逼真的名人假照片，这些照片足以欺骗人类的眼睛。这种算法属于生成模型，它通过学习真实照片中的模式来生成新的数据。

我们将使用生成对抗网络（GAN）来生成新图像。在介绍GAN之前，先了解一下神经网络对图像的编码过程。无论是浅层还是深层神经网络，都可以将图像数组编码为有限维度的向量，这个向量可以看作是原始图像的压缩编码。

1.1 GAN的工作原理

GAN由两个神经网络组成：生成器（G）和判别器（D）。生成器从一个随机编码向量开始，生成图像，类似于艺术伪造者伪造画作。判别器则类似于艺术检查员，检查图像是真实的还是伪造的。它从真实和生成的图像中每次取一张图像，学习将其分类为真实或伪造。如果生成器生成的图像被判别器接受为真实的，生成器将获得奖励；如果判别器发现了伪造的图像，判别器将获得奖励。这两个网络相互竞争，因此被称为对抗网络。随着训练的进行，生成器会逐渐擅长生成与真实图像相同的伪造图像。

下面是GAN工作原理的mermaid流程图：

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px;
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#