4、生成对抗网络（GAN）：监督学习与自然语言处理应用

生成对抗网络（GAN）：监督学习与自然语言处理应用

1. 监督学习与GAN架构

监督学习是利用带标签的数据让机器进行学习的过程。在GAN领域，有几种架构采用了监督学习的方式，包括CGAN、BiGAN、AC GAN和监督顺序GAN（Supervised seq - GAN）。

1.1 CGAN（条件生成对抗网络）

CGAN即条件生成对抗网络。在其架构中，类标签会与真实样本关联。生成器G和判别器D都会使用类标签进行训练。具体操作如下：
1. 将噪声向量和类标签作为输入提供给生成器G，G会输出假图像。
2. 把类标签、真实图像和G生成的假图像作为输入提供给判别器D，D要区分真实图像和假图像，并判断图像所属的类别。

其损失函数与普通GAN类似，但在真实样本、判别器和生成器项中添加了类标签“c”。使用二元交叉熵损失，当判别器D不能正确区分时，采用随机梯度下降来优化G和D。

判别器损失函数：
[L_{CGAN}(D) = \mathbb{E}_{r \sim p_d(r)} [\log D(r|c)]]

生成器损失函数：
[L_{CGAN}(G) = \mathbb{E}_{n \sim p_n(n)} [\log (1 - D(G(n|c)))]]

使用最小 - 最大博弈理论，若图像是真实样本，D应输出1，所以要最大化D；若图像来自生成器，D应输出0，所以要最小化G。整体损失函数为：
[\min_G \max_D L_{CGAN}(G, D) = \min_G \max_D { \mathbb{E} {r \sim p_d(r)} [\log D(