深度学习之八(生成对抗网络--Generative Adversarial Networks,GANs)

本文主要是介绍深度学习之八(生成对抗网络--Generative Adversarial Networks,GANs),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

概念

生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)是一种深度学习模型,由 Ian Goodfellow 等人于2014年提出。GAN 的目标是通过训练两个神经网络(生成器和判别器),使得生成器能够生成与真实数据相似的样本,而判别器能够区分真实样本和生成样本。这两个网络相互对抗,形成了一种博弈的训练过程。

GAN 的主要组成部分:

  1. 生成器(Generator):

    • 生成器的目标是生成与真实数据相似的样本。
    • 通常由一个神经网络构成,接受随机噪声(潜在空间的采样值)作为输入,输出模型生成的样本。
  2. 判别器(Discriminator):

    • 判别器的目标是区分真实样本和生成样本。
    • 也是一个神经网络,接受真实样本或生成样本作为输入,输出样本的真假概率。
  3. 损失函数:

    • GAN 的损失函数是一个博弈过程。生成器追求欺骗判别器,使得生成的样本越来越接近真实样本;判别器追求正确区分真实和生成样本。
    • 损失函数通常使用对抗损失(Adversarial Loss),也被称为二分类交叉熵损失。

GAN 的训练过程:

  1. 生成样本:</

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