GAN 生成对抗模型详解

最新推荐文章于 2025-06-30 12:35:56 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： GAN 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/stu_shanghui/article/details/90486677
本文详细介绍了生成对抗网络（GANs）的概念，由Goodfellow等人提出。GAN包括一个生成模型G和一个判别模型D，它们在极小极大博弈中相互对抗。G试图生成接近真实数据的假样本，而D则努力区分真假样本。通过交替训练，G逐步提升生成假样本的逼真度，D则尝试更好地识别。GAN的训练过程涉及二分类问题，并以数学形式表达目标函数。文章阐述了GAN训练的关键步骤和策略，揭示了其在学习数据分布方面的强大能力。

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Goodfellow 等人提出来的 GAN 是通过对抗过程估计生成模型的新框架。在这种框架下，我们需要同时训练两个模型，即一个能捕获数据分布的生成模型 G 和一个能估计数据来源于真实样本概率的判别模型 D。生成器 G 的训练过程是最大化判别器犯错误的概率，即判别器误以为数据是真实样本而不是生成器生成的假样本。因此，这一框架就对应于两个参与者的极小极大博弈（minimax game）

GAN网络如何训练？

生成模型和判别模型可以简单的认为是不同的神经网络

 

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图片来源（https://blog.youkuaiyun.com/on2way/article/details/72773771， 侵删）

生成模型的主要任务是：生成尽可能逼近真样本的假样本

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PyTorch生成式人工智能（7）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)实践详解
盼小辉丶的博客
05-26 2559
生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 最早由 Ian Goodfellow 于 2014 年提出，其中生成器试图创建与真实样本无法区分的数据样本，而判别器则试图区分生成器生成的样本与真实样本。在本节中，我们将介绍 GAN 的理论基础。然后，介绍如何使用 PyTorch 从零开始构建 GAN，以便了解所有细节，深入理解 GAN 的内部工作原理，为后续讨论 GAN 的其他更高级内容奠定基础，比如生成高分辨率图像或逼真的音乐。
详解GAN，生成对抗网络
强化学习曾小健
06-04 1642
GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），它们通过对抗过程（adversarial process）相互竞争来进行训练。GAN的训练过程是一个博弈过程，在这个过程中，生成器和判别器相互竞争，彼此改进。这个过程不断进行，直到生成器生成的样本足够真实，以至于判别器无法区分真假样本。𝑝data(𝑥)pdata​(x) 的样本，𝑧z 是。，来自噪声分布 𝑝𝑧(𝑧)pz​(z)。生成判别器认为是真实的样本。图像风格转换为另一种风格。假样本给出的分类损失。
深度学习模型：GAN（生成对抗网络）
lymake的博客
01-27 5771
通过最小化生成器的损失函数和最大化判别器的损失函数，可以实现生成器和判别器的优化。生成器的目标是生成足够真实的数据以欺骗判别器，而判别器的目标是区分输入数据是真实数据还是生成器生成的伪造数据。首先，固定生成器的参数，训练判别器以更好地区分真实数据和生成数据。然后，固定判别器的参数，训练生成器以生成更真实的数据。训练GAN模型时，需要注意平衡生成器和判别器之间的训练过程，以及选择合适的损失函数和优化器，GAN的训练过程可能不稳定，需要调整超参数和网络结构来获得更好的生成效果。
生成对抗网络GANs理解（附代码）
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快来学习鸭～～～
01-20 8万+
对抗网络是14年Goodfellow Ian在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。 记录下自己的理解，日后忘记了也能用于复习。生成模型和判别模型理解对抗网络，首先要了解生成模型和判别模型。判别模型比较好理解，就像分类一样，有一个判别界限，通过这个判别界限去区分样本。从概率角度分析就是获得样本x属于类别y的概率，是一个条件概率P（y|x）.而生成模型是需要在整个条件
深入浅出了解生成模型-1：GAN模型原理以及代码实战
最新发布
weixin_40735264的博客
06-30 36
给定一个初始的\(G_0\)；找到，最大化;（这个最大化的过程其实就是最大化和的交叉熵的过程）使用梯度下降更新\(G\)的参数，得到\(G_1\)；找到，最大化;（这个最大化的过程其实就是最大化和的交叉熵的过程）使用梯度下降更新\(G\)的参数，得到\(G_2\)；循环……初始化一个 由\(θ_D\)决定的\(D\)和由\(θ_G\)决定的\(G\)；循环迭代训练过程：训练判别器（D）的过程，循环\(k\)次：从真实分布中抽样\(m\)个正例从先验分布中抽样\(m\)
生成对抗模型
whaosoft143ai的博客
11-13 1471
除此之外，可变形卷积通过学习偏移量来改变传统几何结构，进而捕获远程依赖，但其卷积算子的大小是固定的，即单次计算的像素数量是受限的。当然在添加之前，为了简化空间信息，滤去不必要的细节特征，如颜色、形状、姿态等，作者将特征集沿通道方向平均池化，这样既保留了元数据的基本信息，又对生成模型起到较好的帮助作用。另外，传统的生成器为实现更高的性能，常常是高度复杂的，这为训练或推理带来一定压力。综上，本文提出了一种拥有可调整的动态感受野方法，同时突出了像素之间的负关系，并通过设计新的生成策略，进一步稳定和加快训练过程。
生成对抗网络模型
12-26
生成对抗网络GAN网络的原理，进展，方向。综述的比较详细了
李宏毅2021春机器学习课程笔记——生成对抗模型
sykai1的博客
07-13 755
本文作为自己学习李宏毅老师2021春机器学习课程所做笔记，记录自己身为入门阶段小白的学习理解，如果错漏、建议，还请各位博友不吝指教，感谢！！ 概率生成模型 概率生成模型（Probabilistic Generative Model）简称生成模型，指一系列用于随机生成可观测数据的模型。 假设在一个连续获离散的高维空间X\mathcal{X}X中，存在一个随机向量X\mathnormal{X}X服从一个未知的数据分布pr(x),x∈Xp_r(x), x \in \mathcal{X}pr​(x),x∈X。生
pytorch-使用Pytorch实现的GAN生成对抗网络.zip
03-02
**PyTorch GAN生成对抗网络详解** 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow在2014年提出，其核心思想是通过两个神经网络之间的博弈来生成新的、类似于训练数据...
生成对抗网络（GAN）实例 代码+数据集
04-18
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow在2014年提出，主要用于生成逼真的新样本。GANs的核心是通过两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）之间的博弈来学习数据分布。在...
图像生成--对抗生成模型
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判别模型的典型代表即为图像分类任务，即给定一个数据，判定他是哪一类。而生成模型的区别在于，给定一个数据，将其生成为预期数据。在数学上，生成模型与判别模型的区别在于：给定观测值x：判别模型旨在判别得到y的概率生成模型旨在根据指定的y得到x的概率。
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理解对抗网络，首先要了解生成模型和判别模型。判别模型比较好理解，就像分类一样， 有一个判别界限，通过这个判别界限去区分样本。理解了生成模型和判别模型后，再来理解对抗网络就很直接了，对抗网络只是提出了一 种网络结构，总体来说， GANs 简单的想法就是用两个模型，一个生成模型，一个判别模型。
生成对抗网络——GAN（代码+理解）
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一、GAN模型介绍GAN，全称 Generative Adversarial Network，即生成对抗网络，是一种基于 对抗学习的深度生成模型。该模型由Ian Goodfellow在 2014年 首次提出，并迅速成为 学术界研究的热点，推动了生成模型领域的发展。GAN模型主要由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。，其 输入是 随机噪声，输出则是 生成的样本。。2. 判别器：判别器模型同样。
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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我对GAN“生成对抗网络”（Generative Adversarial Networks）的看法： 前几天在公开课听了新加坡国立大学【机器学习与视觉实验室】负责人冯佳时博士在【硬创公开课】的GAN分享。GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器，不过在NLP领域用的还不是那么广泛。 笔者看来，深度学习之前都没有对数组分布进行细致考察，譬如之前我对NLP词向量就产生过很多疑虑，为啥这么长条
大模型 | 深度学习模型之生成对抗网络模型(GANs)
m0_56255097的博客
08-29 3338
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！
常用生成模型 -- GAN
qq_32172681的博客
08-15 3234
1、GAN简介 GAN，对抗生成网络， 包括两个网络，即生成器G与判别器D。它们的功能分别是： （1）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)。相当于decoder。 （2）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x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可...
深度学习进阶篇[9]：对抗生成网络GANs综述、代表变体模型、训练策略、GAN在计算机视觉应用和常见数据集介绍，以及前沿问题解决
丨汀、的博客
06-01 7607
​ GAN的主要思想是对抗思想：对抗思想已经成功地应用于许多领域，如机器学习、人工智能、计算机视觉和自然语言处理。最近AlphaGo击败世界顶尖人类玩家的事件引起了公众对人工智能的兴趣。AlphaGo的中间版本使用两个相互竞争的网络。对抗性示例是指与真实示例非常不同，但被非常自信地归入真实类别的示例，或与真实示例略有不同，但被归入错误类别的示例。这是最近一个非常热门的研究课题。​ 对抗式机器学习是一个极大极小问题。
生成对抗网络（GAN）
sinat_31608641的博客
04-24 2115
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种机器学习模型，由生成器和判别器两部分组成，用于生成逼真的图像、文本或音频等内容。GAN的作用主要包括以下几个方面：图像生成：GAN可以生成高质量的逼真图像，可以应用在图像合成、风格转换、视频生成等领域。数据增强：通过生成对抗网络，可以合成更多的数据样本来增加原始数据集的多样性，提高机器学习模型的泛化能力。
GAN 生成对抗网络
qq_43180001的博客
02-20 500
GAN，Generative Adverserial Nets，生成对抗网络！
生成对抗网络GAN的生成模型
01-01
### 生成对抗网络 GAN 中生成模型的原理 生成对抗网络 (GAN) 的生成模型旨在捕捉数据分布并能够生成新的样本，这些新样本应尽可能接近真实的数据分布。生成模型通常是一个神经网络结构，在训练过程中接收随机噪声向量作为输入，并将其转换成看起来像来自实际数据集的新实例[^1]。 #### 原理详解 生成器的任务是从潜在空间中的随机点映射到数据空间内的逼真样本。这个过程可以被看作是在尝试理解如何创建与给定数据集中观察到的内容相似的对象。为了做到这一点，生成器不断调整自身的参数以欺骗判别器，使其相信所生成的假样本是真的。随着迭代次数增加，如果一切顺利的话，生成器会逐渐学会制造越来越真实的伪造品[^2]。 ```python import torch.nn as nn class Generator(nn.Module): def __init__(self, nz=100, ngf=64, nc=3): super(Generator, self).__init__() self.main = nn.Sequential( # 输入是 Z, 进入一个卷积转置层 nn.ConvTranspose2d(nz, ngf * 8, 4, 1, 0, bias=False), nn.BatchNorm2d(ngf * 8), nn.ReLU(True), # 继续通过多个卷积转置层放大尺寸... ... # 输出层 nn.Tanh() ) def forward(self, input): return self.main(input) ``` 此代码片段展示了基于 PyTorch 实现的一个简单生成器架构的一部分，它使用了反卷积操作（也称为转置卷积），这有助于从低维表示恢复高分辨率图像特征图谱[^3]。 #### 应用场景 生成模型的应用非常广泛，尤其是在涉及创造性任务或需要合成大量高质量数据的情况下： - **图像生成**：用于艺术创作、虚拟角色设计等领域； - **超分辨率重建**：提高图片质量的同时保持自然外观； - **风格迁移**：改变照片的艺术效果而不失原有主题； - **医学影像分析**：辅助医生诊断疾病以及模拟手术方案等[^5]；
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