GAN生成对抗神经网络原理（一）

最新推荐文章于 2025-07-26 15:26:11 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34420188/article/details/69389453
本文介绍了生成对抗网络（GAN）的基本原理，包括生成器G和判别器D的功能及其相互博弈的过程。在训练中，G试图生成逼真的图片以欺骗D，而D则努力区分真实与生成的图片。理想的平衡点是D无法分辨G生成的图片。GAN的数学公式和随机梯度下降训练方法也在文中提及。此外，文章还探讨了DCGAN，即深度卷积生成对抗网络，它将CNN与GAN结合，并对CNN结构进行了优化以提升生成样本质量和训练速度。

1.基本原理（此处以生成图片为例进行说明）   

      假设有2个网格，G(Generator)和D(Discriminator),功能分别是：  

  G:生成图片的网格      接收一个随机的噪声Z,通过这个噪声生成图片，记作G(Z);   

  D:判别网格，判别一张图片是不是“真实的”     

它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D(X)代表x真实图片的概率；

      若为1，代表100%是真实的图片，若为0，代表不可能是真实的图片。


2.在训练过程中，**生成网络G的目标是**尽量生成真实的图片去欺骗

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PyTorch深度学习实战（33）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
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生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GAN) 是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型，它由一个生成网络和一个判别网络组成，通过彼此之间的博弈来提高生成网络的性能。生成对抗网络使用神经网络生成与原始图像集非常相似的新图像，它在图像生成中应用广泛，且 GAN 的相关研究正在迅速发展，以生成与真实图像难以区分的逼真图像。在本节中，我们将学习 GAN 网络的原理并使用 PyTorch 实现 GAN。
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GAN 生成对抗神经网络
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判别器是一个二分类器，用来判断一个图片是不是“真实的” ，它的输入是采样的真实图片𝒙以及生成器生成的图片𝐺(𝒛)，输出是输入图片是真实图片的概率，如果输入图片来自真实数据，那么判别器输出大的概率，否则，输出小的概率。此时，生成器生成的数据分布无限接近真实数据的分布，判别器判别不出输入的是真实数据还是生成的数据，输出概率都是百分之五十。GAN的设计灵感来源于博弈论中的零和博弈（Zero-sum Game），在零和博弈中，参与双方的收益是完全相反的，一方的收益必然导致另一 方的损失，总收益为零。
生成对抗网络（GAN）
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【Day1】对抗神经网络GAN
Soheyi的博客
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GAN对抗神经网络
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