【深度学习的灵魂】生成对抗网络·GAN

已于 2025-04-14 10:32:49 修改
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分类专栏： 《深度学习理论直觉三十讲》 项目实训个人 文章标签： 生成对抗网络 人工智能 神经网络
于 2025-04-03 09:44:08 首次发布
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目录

1. 前言

2. 深度学习两大法宝

2.1 模型学习三步骤

2.2 代码编写八流程

3. 生成对抗网络

3.1 从直觉看生成对抗网络（GAN）

3.2 生成对抗网络模型

3.3 生成对抗网络损失函数

3.4 生成对抗网络的训练 

3.5 生成对抗网络的使用

4. 损失函数的本质 

4.1 KL散度和JS散度

4.2 GAN生成器的最优值

4.3 损失函数代表什么

5. 生成对抗网络存在的问题

5.1 难以实现纳什均衡

5.2 消失梯度

5.3 模式崩溃

6. 总结

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深度学习笔记——生成对抗网络GAN
haopinglianlian的博客
11-29 2682
本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。
大模型 | 深度学习模型之生成对抗网络模型(GANs)
m0_56255097的博客
08-29 3182
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
生成对抗模型
whaosoft143ai的博客
11-13 1457
除此之外，可变形卷积通过学习偏移量来改变传统几何结构，进而捕获远程依赖，但其卷积算子的大小是固定的，即单次计算的像素数量是受限的。当然在添加之前，为了简化空间信息，滤去不必要的细节特征，如颜色、形状、姿态等，作者将特征集沿通道方向平均池化，这样既保留了元数据的基本信息，又对生成模型起到较好的帮助作用。另外，传统的生成器为实现更高的性能，常常是高度复杂的，这为训练或推理带来一定压力。综上，本文提出了一种拥有可调整的动态感受野方法，同时突出了像素之间的负关系，并通过设计新的生成策略，进一步稳定和加快训练过程。
生成对抗网络模型
12-26
生成对抗网络GAN网络的原理，进展，方向。综述的比较详细了
生成模型-生成对抗网络.pdf
07-17
理解对抗网络，首先要了解生成模型和判别模型。判别模型比较好理解，就像分类一样， 有一个判别界限，通过这个判别界限去区分样本。理解了生成模型和判别模型后，再来理解对抗网络就很直接了，对抗网络只是提出了一 种网络结构，总体来说， GANs 简单的想法就是用两个模型，一个生成模型，一个判别模型。
生成对抗网络入门（一）生成模型
至臻求学，胸怀云月
08-19 712
何谓生成模型 生成模型是指能够在给定某些隐含参数的条件下，随机生成观测数据的模型，它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。 随机分布--------生成模型------->生成数据分布（逼近真实数据分布） 生成模型具备表现和处理高维度概率分布的能力。其要做的事情就是生成大量数据进行训练。 自动编码器 原理 自动编码器(auto-encoder)是一种可以实现生成模型的具体方...
GAN 生成对抗模型详解
stu_shanghui的博客
05-23 3862
Goodfellow等人提出来的GAN是通过对抗过程估计生成模型的新框架。在这种框架下，我们需要同时训练两个模型，即一个能捕获数据分布的生成模型G和一个能估计数据来源于真实样本概率的判别模型D。生成器G的训练过程是最大化判别器犯错误的概率，即判别器误以为数据是真实样本而不是生成器生成的假样本。因此，这一框架就对应于两个参与者的极小极大博弈（minimaxgame） GAN网络如...
GAN;深度学习 生成对抗网络 机器学习 神经网络
10-16
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，其核心思想是通过二者的不断对抗，使生成器能够生成越来越接近真实数据的假数据。生成器负责生成数据，判别器则尝试...
生成对抗网络GAN（ Generative Adversarial Networks）63PPT，GAN原理，介绍，变体详细
11-22
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出，旨在解决生成式建模问题，即创建新的、看似真实的样本，如图像、音频或文本。GANs的核心在于它...
GAN.rar_GAN网络_GaN_深度学习_生成对抗网络
09-24
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow在2014年提出，主要用于图像生成、视频预测、音频合成等任务。GAN的基本思想是通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的...
深度学习--生成对抗网络GAN
ssheudjbdndnjd的博客
05-08 3001
定义损失函数和优化函数# 定义优化器loss_fn = torch.nn.BCELoss() # 损失函数在这里，我们选择使用BCELoss，交叉熵损失函数，这是因为在GAN中，判别器通常被视为一个二分类器，它试图区分输入是真实样本还是由生成器生成的假样本，而BCELoss就是用来做二分类的损失函数，正好对应。在优化器部分，它们分别对生成器和判别器的参数进行优化。
图像生成--对抗生成模型
qq_54809548的博客
06-15 1195
判别模型的典型代表即为图像分类任务，即给定一个数据，判定他是哪一类。而生成模型的区别在于，给定一个数据，将其生成为预期数据。在数学上，生成模型与判别模型的区别在于：给定观测值x：判别模型旨在判别得到y的概率生成模型旨在根据指定的y得到x的概率。
李宏毅2021春机器学习课程笔记——生成对抗模型
sykai1的博客
07-13 744
本文作为自己学习李宏毅老师2021春机器学习课程所做笔记，记录自己身为入门阶段小白的学习理解，如果错漏、建议，还请各位博友不吝指教，感谢！！ 概率生成模型 概率生成模型（Probabilistic Generative Model）简称生成模型，指一系列用于随机生成可观测数据的模型。 假设在一个连续获离散的高维空间X\mathcal{X}X中，存在一个随机向量X\mathnormal{X}X服从一个未知的数据分布pr(x),x∈Xp_r(x), x \in \mathcal{X}pr​(x),x∈X。生
生成对抗模型GANs学习初步
Goldon121的博客
09-16 443
生成对抗模型GANs浅析 1. GANs全名是Generative Adversarial Networks,是一种无监督学习的网络模型，也是时下非常热门的网络模型。 2. GANs主要分为生成模型Generator和判别模型Discriminator两个模型，对抗主要体现在生成模型和判别模型的相互作用。 a. 生成模型主要是基于噪声数据，噪声数据服从一定的概率分布，最常用的是正态分布，来生...
生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）
bbbeoy的专栏
09-25 2813
在学习 Variational Auto-Encoder 时，同时注意到了 GAN 研究的火热。但当时觉得 GAN 非常不成熟（训练不稳定，依赖各种说不清的 tricks；没有有效的监控指标，需要大量的人工判断，因此难以扩展到图像之外的高维数据）。在读了 Goodfellow 的 tutorial 后[2]，开始黑转路人，觉得 GAN 虽然缺点不少，但优点也很明显。WGAN[5, 6] 等工作出现
深度学习模型：GAN（生成对抗网络）
lymake的博客
01-27 5717
通过最小化生成器的损失函数和最大化判别器的损失函数，可以实现生成器和判别器的优化。生成器的目标是生成足够真实的数据以欺骗判别器，而判别器的目标是区分输入数据是真实数据还是生成器生成的伪造数据。首先，固定生成器的参数，训练判别器以更好地区分真实数据和生成数据。然后，固定判别器的参数，训练生成器以生成更真实的数据。训练GAN模型时，需要注意平衡生成器和判别器之间的训练过程，以及选择合适的损失函数和优化器，GAN的训练过程可能不稳定，需要调整超参数和网络结构来获得更好的生成效果。
【Mo 人工智能技术博客】生成式对抗网络模型综述
Mo 的博客
07-21 2845
生成式对抗网络模型综述 作者：张真源 GAN GAN简介 生成式对抗网络(Generative adversarial networks,GANs)的核心思想源自于零和博弈，包括生成器和判别器两个部分。生成器接收随机变量并生成“假”样本，判别器则用于判断输入的样本是真实的还是合成的。两者通过相互对抗来获得彼此性能的提升。判别器所作的其实就是一个二分类任务，我们可以计算他的损失并进行反向传播求出梯度，从而进行参数更新。 ![](https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9
深度生成模型（五）——生成对抗网络 GAN
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金陵城中夜将沉的博客
03-08 1554
如何克服VAE模型的这些局限性呢？一种有效的策略是采用生成对抗网络（GAN）模型，其在图像生成领域通常能够提供更高质量的输出。GAN通过生成器与判别器之间的对抗训练，使生成器不断提升生成样本与真实数据之间的相似性，同时实现样本多样性的有效保持 生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的对抗训练，实现高质量样本的生成
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