牛客题解 | 生成式对抗网络（GAN）判别器

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#生成对抗网络 #人工智能 #神经网络 #算法 #力扣 #面试

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生成式对抗网络，通俗点说，就是一对买卖家在博弈，卖家（生成器）生成假数据想“以次充好”，买家（判别器）判断数据是真是假。

判别器是生成式对抗网络中的另一个关键组件，其主要任务是判断输入的数据是真实的还是生成的。

标准代码

import numpy as np
def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp
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首先， 第一代生成器的参数几乎是完全随机的，所以它根本就不知道要怎么画动漫人物，所以其画出 来的东西就是一些莫名其妙的噪音。那判别器学习的目标是成功分辨生成器输出的动漫图片。判别器从本质来说与生成器一样也是神经网络，是由我们自 己设计的，可以用卷积神经网络，也可以用Transformer，只要能够产生出我们要的输入输出 即可。GAN 最早出现在14年的一篇文章中，其作者把生成器和判别器当作是敌人，并且生成 器和判别器中间有一个对抗的关系，所以就用了一个“对抗”这个单词，当然这只是一个拟人化 的说法而已。
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