GAN 生成对抗模型详解

最新推荐文章于 2025-07-12 23:59:14 发布
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#GAN #神经网络

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 2757
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。
【深度学习的灵魂】生成对抗网络·GAN
十二月的猫
04-03 1749
生成对抗网络（GAN）由“生成器”和“判别器”组成，像一场真假博弈。生成器（造假高手）负责生成逼真数据（如图像），判别器（鉴定专家）则努力分辨数据是真实还是生成。两者不断对抗：生成器优化造假技术，判别器提升鉴别能力。最终，生成器能产出以假乱真的数据，而判别器无法区分真假。GAN凭借这种对抗训练，广泛应用于图像生成、风格迁移等领域，成为AI创作的核心技术之一。
深度学习模型：GAN（生成对抗网络）
lymake的博客
01-27 5790
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。
生成对抗模型
whaosoft143ai的博客
11-13 1473
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。
生成式对抗网络（GAN）模型原理概述
最新发布
归去来兮的博客
07-12 1207
生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是一种通过对抗训练生成数据的深度学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分组成，其核心思想源于博弈论中的零和博弈。
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
生成模型-生成对抗网络.pdf
07-17
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。
常用生成模型 -- GAN
qq_32172681的博客
08-15 3246
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...
详解GAN，生成对抗网络
强化学习曾小健
06-04 1659
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。
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...
生成对抗网络（GAN）
sinat_31608641的博客
04-24 2126
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
02-20 501
GAN，Generative Adverserial Nets，生成对抗网络！
生成对抗模型GANs学习初步
Goldon121的博客
09-16 461
生成对抗模型GANs浅析 1. GANs全名是Generative Adversarial Networks,是一种无监督学习的网络模型，也是时下非常热门的网络模型。 2. GANs主要分为生成模型Generator和判别模型Discriminator两个模型，对抗主要体现在生成模型和判别模型的相互作用。 a. 生成模型主要是基于噪声数据，噪声数据服从一定的概率分布，最常用的是正态分布，来生...
GAN 生成模型：生成器 (Generator) 原理与代码实例讲解
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
12-05 978
GAN, 生成对抗网络, 生成器, 判别器, 生成模型, 深度学习, 代码实例 1. 背景介绍 在深度学习领域，生成模型一直是研究的热点之一。生成模型的目标是学习数据分布，并能够生成与真实数据相似的样本。传统的生成模型，例如变分自编码器 (VAE)，通常需要对数据进行编码和解码，但其
生成对抗网络---GAN
qq_74722169的博客
01-03 7526
生成式对抗网络（）是一种深度学习模型，014年lan Goodfellow的开篇之作，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。GAN在各种领域都有广泛的应用，包括等。
深度学习学习经验——生成对抗网络（GAN）
Linductor的博客
08-23 6335
GAN 通过两个网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练来生成逼真的数据。
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN
m0_70066267的博客
07-24 2307
生成对抗网络（GAN）作为一种强大的深度学习模型，通过生成器和判别器的相互对抗进行学习，展示了在多个领域的广泛应用潜力。尽管GAN的训练过程存在不稳定性、评估困难等挑战，但随着研究的深入和技术的不断发展，相信GAN将在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的进一步发展。未来，随着计算资源的不断提升和模型结构的持续优化，GAN的性能和应用范围将得到进一步提升和拓展。
【机器学习】生成式对抗网络模型综述
小哲的博客
12-05 9198
生成式对抗网络模型综述 摘要 生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络最最直接的应用是数据的生成，而数据质量的好坏则是评判GAN成功与否的关键。本文介绍了GAN最初被提出时的基本思想，阐述了其一步步演化、改进的动机和基本思想以及原理，从基于模型改进的角度介绍了WGAN，WGAN-GP，LSGAN，f...
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...
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