An intuitive introduction to Generative Adversarial Networks (GANs)

这篇文章提供了一个关于生成对抗网络(GANs)的直观解释,通过类比派对门票伪造的故事。GANs由生成器和鉴别器组成,它们在训练过程中相互博弈,生成器尝试生成逼真的图像,而鉴别器试图区分真实和虚假图像。文章介绍了DCGAN(深度卷积生成对抗网络)的结构,包括生成器和鉴别器的网络设计,并概述了训练过程中损失函数的作用。GANs在计算机视觉领域有广泛应用,如图像生成和半监督学习。

生成对抗网络(GAN)的直观介绍

  • Warm up

让我们说你附近有一个非常酷的派对,你真的想去。 但有个问题。 要进入聚会,你需要一张特价机票 - 这个机票已经售罄。

等等! 这不是Generative Adversarial Networks的文章吗? 是的。 但是现在忍受我,这是值得的。

好吧,由于期望很高,派对的组织者聘请了一个合格的安全机构。 他们的主要目标是不允许任何人崩溃。 为此,他们在场地入口处放了很多警卫,检查每个人的真实性门票。

由于你没有任何武术艺术礼品,唯一的办法就是用一张非常令人信服的假票欺骗他们。

这个计划存在一个很大的问题 - 你从未真正看到这张票的样子。
即使你根据自己的创造力设计了一张罚单,在第一次试用时几乎不可能愚弄守卫。 此外,在你有一个非常体面的派对的传球复制品之前,你不能露面。

为了帮助解决问题,您决定打电话给您的朋友Bob为您完成工作。

鲍勃的使命非常简单。 他会尝试用假通行证进入派对。 如果他被拒绝,他会回复你,提供关于机票应该如何的有用提示。

根据这些反馈,您可以制作新版本的故障单并将其交给Bob,后者再次尝试。 这个过程不断重复,直到您能够设计出完美的副本。

在这里插入图片描述
暂且不谈这个轶事中的“小漏洞”,这几乎就是Generative Adversarial

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