7、生成对抗网络及其相关技术详解

生成对抗网络及其相关技术详解

1. 生成对抗网络基础组件

生成对抗网络（GAN）主要由生成模型（GM）和判别模型（DM）两个核心部分组成，下面分别对它们进行详细介绍。

1.1 生成模型（GM）

生成模型的主要任务是学习如何生成看起来真实的图片。在训练过程中，生成器会不断优化，使其生成的图片越来越逼真。它接收一个固定长度的随机向量作为输入，这个向量是从高斯分布中随机抽取的，用于启动生成过程。经过训练后，多维向量空间中的点会与问题空间相对应，形成数据分布的一种受限表示，这个向量空间被称为潜在空间，其中包含潜在变量。潜在变量是对某个领域有重要意义但不能直接观测到的随机变量，常被视为数据分布的压缩或投影。

生成器的主要目的是欺骗判别器，通过机器从问题领域生成新的可能模型，通常以图片的形式呈现。而判别器则负责识别生成器生成的虚假数据，并判断图片是真实的还是机器生成的。在最初的GAN假设中，生成器（G）和判别器（D）不一定要是神经网络，只需要能够实现类似的生成和判别功能即可，但在实际应用中，深度神经网络通常被用作G和D，它们可以是像多层感知器这样的非线性映射函数。

graph LR
    A[随机输入向量] --> B[生成器模型]
    B --> C[生成示例]

1.2 判别模型（DM）

判别模型的作用是在训练过程中学会区分图片是真实的还是虚假的。它接收来自空间的一个模型（真实的或生成的）作为输入，并输出一个二元分类标签（真实或生成）。真实模型来自训练数据集，判别器本质上是一个典型的分类模型。在训练过程结