聊聊GAN的应用及原理

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

19世纪末期，Deep Learning技术受到广泛关注，得到迅速的发展，其在图像处理、自然语言理解、模式识别等领域都扮演着越来越重要的角色。当时，一些研究者提出了一种无监督学习方法——Generative Adversarial Network（GAN），用来生成新的数据样本，并且希望通过对抗训练的方法让生成模型和真实模型之间进行博弈，使得生成模型更加逼真。这项工作极大的推动了计算机视觉、自然语言处理、模式识别等领域的进步。
GAN 是一种无监督学习方法，由两个互相对抗的网络组成——生成器 Generator 和判别器 Discriminator。通过不断调整两个网络的参数，训练 GAN 模型可以生成新的图像、文本或数据样本，并据此评估生成模型的质量。
在这篇文章中，我将详细介绍一下 GAN 的基本原理和应用。

2.基本概念

概念

Generative Adversarial Networks (GAN) 是 2014 年 Ian Goodfellow 提出的一种无监督学习模型。GAN 可被认为是一种深度神经网络生成模型，由一个生成网络和一个判别网络两部分组成。生成网络负责产生虚假的训练样本，而判别网络则负责区分输入的训练样本是真实还是虚假的。
两者的主要区别是：生成网络用于模仿训练数据的分布，生成看起来像真实数据的样本；判别网络用于判断输入数据是否来源于训练集中的真实样本。
通过博弈的过程，生成网络不断优化自己的参数，使得生成的样本变得越来越接近真实的样本，而判别网络也会根据生成网络的输出做出相应调整，从而