生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )--无监督学习

生成式对抗网络(GAN)是深度学习的一种模型,通过生成模型和判别模型的互相博弈实现无监督学习。GAN常用于生成高质量图像,训练过程中生成网络试图欺骗判别网络,而判别网络则努力区分真实与生成数据。当模型收敛时,生成数据与真实数据分布相同。

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生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中(至少)两个模块:生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。原始 GAN 理论中,并不要求 G 和 D 都是神经网络,只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。一个优秀的GAN应用需要有良好的训练方法,否则可能由于神经网络模型的自由性而导致输出不理想。

机器学习的模型可大体分为两类,生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)。判别模型需要输入变量 ,通过某种模型来预测 。生成模型是给定某种隐含信息,来随机产生观测数据。举个简单的例子,

  • 判别模型:给定一张图,判断这张图里的动物是猫还是狗

  • 生成模型:给一系列猫的图片,生成一张新的猫咪(不在数据集里)

对于判别模型,损失函数是容易定义的,因为输出的目标相对简单。但对于生成模型,损失函数的定义就不是那么容易。我们对于生成结果的期望,往往是一个暧昧不清,难以数学公理化定义的范式。所以不妨把生成模型的回馈部分,交给判别模型处理。这就是Goodfellow他将机器学习中的两大类模型,Generative和Discrimitive给紧密地联合在了一起 [2]  。

GAN的基本原理其实非常简单,这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络,G(Generator)和D(Discriminator)。正如它的名字所暗示的那样,它们的功能分别是:

  • G是一个生成图片的网络,它接收一个随机的噪声z,通过这个噪声生成图片,记做G(z)。

  • D是一个判别网络,判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是

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