生成对抗网络：GenerativeAdversarialNetworks(GANs)TutorialinPyT

已于 2023-07-31 02:17:28 修改
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分类专栏： Python实战 文章标签： 自然语言处理 人工智能 语言模型 编程实践 开发语言 架构设计
于 2023-07-31 00:33:24 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/132014034
本文介绍了生成对抗网络（GANs）的基本概念和训练过程，并详细阐述了如何使用PyTorch实现MNIST手写数字数据集的GAN模型。通过对抗训练，生成器G试图生成逼真的图片欺骗判别器D，而D则尝试区分真实与伪造数据。文章还涵盖了损失函数、优化器和模型评估指标，提供了完整的代码实现和可视化生成样本的方法。

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

GAN（Generative Adversarial Network）是近几年火热的无监督学习方法，它可以将无标签的数据转换成合乎真实分布的假样本。一般来说，GAN模型由两个网络组成：生成器G和判别器D。G是用于生成数据的神经网络，它的任务是通过生成模型能够生成尽可能逼真的图片，即所谓的“生成”；而D是一个二分类器，它的任务是区分真实数据和伪造数据之间的差异。D和G通过博弈的方式进行训练，使得D越来越成为一个好的判断者并欺骗G，最终使得生成的假样本能够被D认为是真实的样本。

在这篇教程中，我会教您如何利用PyTorch构建一个GAN模型，以及如何使用MNIST手写数字数据集训练这个GAN模型，并可视化生成的样本。除此之外，我还会提供一些关于GAN模型的优缺点、应用领域、代码实现的细节等相关知识。

本文为系列教程第一篇，主要内容包括以下几个方面：

  • GAN概述及基本概念介绍
  • GAN的训练过程详解
  • 用PyTorch实现MNIST手写数字数据集的GAN模型
  • 可视化生成的MNIST手写数字样本

希望能帮助到各位读者，欢迎大家在评论区与作者交流。如果喜欢或者感觉文章对您有所启发，记得点赞或转发哦！

2.基本概念术语说明

  1. 对抗训练
    在GAN的训练过程中，存在两个神经网络，即生成器和判别器。它们之间互相竞争，并且都尝试模仿真实数据生成假数据。这就是所谓的对抗训练，即相互博弈达到一种平衡。

  2. 原始

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