15、前沿深度学习项目实战：图像生成与信用卡欺诈检测

前沿深度学习项目实战：图像生成与信用卡欺诈检测

1. 利用AI生成图像

在深度学习领域，利用神经网络生成照片是一个备受关注的应用。2018年，NVIDIA的研究人员开发了一种新算法，能够生成逼真的名人假照片，这些照片足以欺骗人类的眼睛。这种算法属于生成模型，它通过学习输入数据的概率分布来生成新的数据。

1.1 生成对抗网络（GAN）原理

我们将使用生成对抗网络（GAN）来生成新图像。GAN由两个神经网络组成：生成器（G）和判别器（D）。
- 生成器（G） ：从一个随机编码向量开始，生成图像。这类似于艺术伪造者，根据一些随机信息生成伪造的画作。
- 判别器（D） ：类似于艺术检查员，检查图像是真实的还是伪造的。它从真实和生成的图像中每次取一个图像，并学习将其分类为真实或伪造。

这两个网络相互竞争，因此被称为对抗性网络。随着训练的进行，生成器会逐渐擅长生成与真实图像相同的伪造图像。

graph LR
    classDef startend fill:#F5EBFF,stroke:#BE8FED,stroke-width:2px
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px
    classDef decision fill:#FFF6CC,stroke:#FFBC52,stroke-width:2px

    A([随机编码向量]):::startend --> B(生成器G):::process