GANs 理解及简单实现手写数字生成（tensorflow）

最新推荐文章于 2024-08-20 09:22:31 发布
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文章标签： gan 深度学习 图片生成 TensorFlow
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yang1688899/article/details/81225778
本文介绍了GANs的基本原理，展示了如何使用TensorFlow训练一个简单的无条件GANs，以生成MNIST数据集的手写数字。文章详细阐述了生成网络和鉴别网络的设计、损失函数与优化器的选择，以及训练过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

GANs简介

GANs全称 Generative Adversarial Nets(生成对抗网络)，于2014年由 Ian Goodfellow 提出。生成对抗网络分成两个部分：生成网络(Generator Neural Network)和鉴别网络(Discriminator Neural Network)。直观的说生成网络(Generator Neural Network)和鉴别网络(Discriminator Neural Network)的关系可以理解为造假的和打假的关系，生成网络负责生成'假货'，而鉴别网络负责'打假'，分辨哪些是'真货'(真实数据)哪些是生成网络生成的'假货'。在训练过程中，生成网络尽量生成与'真货'(真实数据)一样的'假货'，用来骗过鉴别网络，鉴别网络则尽可能分辨哪些是'真货'(真实数据)哪些是生成网络生成的'假货'，生成网络与鉴别网络在这样的一轮轮类似于二人博弈的对抗中成长，最终两者达到一种动态均衡，生成网络生成的'假货'以假乱真，与真货再无区别，鉴别网络无法分辨。

 

详细请看：

[1406.2661] Generative Adversarial Networks

GANs 是怎么训练的

GANs的整个网络结构是这样的：

 

 

(ps:图片网上找的，侵删)

上图中的生成网络其实就是一个简单的神经网络，输入一串随机数，输出一张图片。而鉴别网络则是一个二元分类神经网络，输入一张图片，输出图片来自真实数据集的概率。

训练过程:

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yang1688899
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