13、生成对抗网络（GAN）入门：从手写数字到人脸图像生成

生成对抗网络（GAN）入门：从手写数字到人脸图像生成

1. 生成对抗网络的灵感来源

传统观点认为人工智能难以具备创造力，例如无法学会创作艺术作品。但随着深度学习的发展，创造力的定义变得模糊。我们可以通过一个故事来理解生成对抗网络（GAN）的核心思想。

曾经有一位新手艺术家，从现有的艺术作品中汲取灵感来创作。艺术家完成一件作品后展示给艺术评论家，评论家分析后指出作品不够好，并给出反馈。艺术家根据反馈改进后再次创作并展示，如此循环多次。每次评论家批评，艺术家积累改进经验；每次艺术家创作新作品，评论家积累评价经验。经过多次迭代，艺术家创作出了杰作，成为了大师。

GAN的核心思想与此类似，它由两个神经网络相互竞争，以生成与给定训练集具有相同特征的新数据。

2. 生成对抗网络的基本概念

GAN是一种机器学习模型，具有以下特点：
- 生成性 ：模型生成新数据，而非从给定集合中选择输出。
- 对抗性 ：两个神经网络相互对抗。
- 网络性 ：模型基于神经网络构建。

GAN主要由两部分组成：
- 生成器（Generator） ：类似于故事中的艺术家，尝试学习创建看起来“真实”的物品。
- 判别器（Discriminator） ：类似于故事中的艺术评论家，尝试区分生成的物品和真实物品。

生成的物品可以是图像、文本、视频、声音等。在训练过程中，生成器和判别器需要一起训练，随着训练的进