【2020人工智能培训课】笔记七：深度学习 生成对抗网络 GAN

最新推荐文章于 2025-05-12 09:00:00 发布
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分类专栏： 人工智能课程
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本文详细介绍了生成对抗网络(GAN)的基本原理，包括其零和游戏的训练机制，以及在图像生成中的应用。通过DCGAN和Wasserstein GAN的对比，阐述了如何稳定训练模型并解决多样性问题。同时，提到了WGAN在解决训练不稳定性和模式塌陷方面的优势。

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生成对抗网络 GAN

一个产生器G和另一个鉴别器D，这两个网络之间的零和游戏。
G试图将通过学习真实样本的特点后，将噪声数据转化成与真实样本尽可能相似的生成样本”;D试图鉴别出真实样本和生成样本。

这里的GAN用于生成一个全新的、不存在的图像，这个图像看似在训练数据集中出现过，但实际上并没有。下图是GAN的分解示意图。从下图可以发现，生成网络从始至终是没用过真实数据的。仅通过鉴别器返回真、假的结果生成数据。Z是白噪声

GAN例子可以查找 this person(house) does not exist 生成的数据https://youquhome.com/6597/
生成器网络（Generator Network）：负责生成样本数据
输入：高斯白噪声向量z 
输出：样本数据向量x
\boldsymbol{x}=G\left(\boldsymbol{z} ; \boldsymbol{\theta}^{(G)}\right)
必须可微分，一般使用的是深度神经网络(CNN)
判别器网络 (Discriminator Network)：负责检测样本数据真假
·输入：真实或生成的样本数据
·输出：真/假标签

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GAN︱生成模型学习笔记（运行机制、NLP结合难点、应用案例、相关Paper）
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