GANs简述 Generative Adversarial Nets

已于 2023-01-04 11:27:12 修改
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分类专栏： GANs 文章标签： 生成对抗网络 生成器 判别器 二分类模型 纳什均衡
于 2022-03-31 16:35:40 首次发布
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0、说在开头

        最近接触到基于机器学习进行入侵检测的项目，加上研讨班上需要面向毕设预开题，在看了最近一些论文之后打算开始小白的GANs之旅，这篇先从Goodfellow在2014年最早提出GANs这一概念的文章说起，讲述一下自己对于GANs框架的一些想法和理解，方便日后回顾，若有错误欢迎大佬指出，初学者可能有些细节讲的不算清楚。

1、现状

 

        在Goodfellow大神提出GAN以后，关于GANs的研究数量直线上升，如图（图自：GAN-zoo） 那么什么是GANs呢，全称Generative Adversarial Nets，翻译为生成对抗网络。意味着GANs框架可以分为Generative跟Adversarial，即生成跟对抗两个主要思路。

2、Basic Idea

        生成对抗网络主要有两部分组成，分别是生成器G跟判别器D。判别器在本质上其实就是一个二分类模型，根据一定的判别界限，通过这个判别界限去区分样本。如下图，D的输入是来自

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生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)是一种全新的生成模型架构,由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GANs通过对抗训练的方式,能够从噪声分布中生成逼真的数据样本,在图像生成、语音合成、数据增广等领域展现出巨大的潜力。本文将详细介绍GANs的基本原理、训练过程、发展历程以及在实际任务中的应用。
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Generative Adversarial Nets 摘要 生成器和判别器在训练过程中，相互对抗，共同进化。 我们同时训练两个模型，生成模型G，用来捕获数据分布，一个判别模型D用来评估输入样本来自于训练数据(真实数据)的概率。对G来说训练的过程是最大化D犯错误的概率。这个框架相当于一个极小化极大的双方博弈游戏。对于任意函数G, D，在空间中存在一个唯一解，即为G恢复训练数据，D处处等于1/2。G，D都由多层感知机定义，整个系统可以由反向传播训练，所以不需要马尔科夫链和近似推理网络。实验证明可以定性和定量生
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