厉害了,我的GAN,中文叫做“生成对抗网络”

2301_77724032 2023-05-04 21:01:19

GAN全称是Generative Adversarial Nets,中文叫做“生成对抗网络”。自首次提出以来,GAN在深度学习领域一直备受关注,Facebook的AI领头人Yann LeCun更是表示GAN是近十年来机器学习领域最有趣的想法。那么GAN究竟有多强大哪?它是否真正值得我们学习嘞?别着急,且看本文为你细细道来~

GAN能干啥?

话不多说,先让我们看看GAN到底能干啥。

GAN能把油画变为现实。对,如果你已经厌倦了像Prisma那样的风格转换APP,那么可以来看看GAN能实现什么吧。相比于Prisma,GAN反其道而行之,可以将古代油画中的场景转化为“现实”,让你亲眼见到100年前莫奈所面对的场景。

GAN可以把白天变为黑夜。它可以根据白天的照片,生成同一场景晚间的照片。

GAN还可以把夏天变为冬天。

GAN还可以把涂鸦变为实物。以后你的女朋友不用再说“老公~我想买个包”了,只需要说“老公,我画个包你帮我买好不好”。

好吧,如果你并没有女朋友,那就用GAN生成一个二次元女朋友吧!她可以随意变成你想要的样子哦!

你已经被GAN感动的泪流满面了不是?快擦干眼泪笑一个~你不笑,GAN也会让你笑。

笑一笑十年少,经常微笑可以让我们保持年轻,但是如果你好奇自己年老时的样子,GAN也可以满足你。

怎么样,有没有被GAN的强悍能力震慑到,快!吃个苹果压压惊。啥?GAN连苹果都没有放过?把苹果转都换成了橙子!

好吧,橙子和苹果我都不吃了。

话说回来,写文案真是累,尤其是要在网上搜集各种图片,要是有个工具,能直接通过我的描述,自动生成我想要的图片就好了。啥?GAN已经实现了!?

好吧……GAN你赢了,我给您跪了。

那么,为啥子要学GAN?

因为AI大神说:要有GAN!

所以我们一!定!要!学!习!GAN!

那么……

GAN到底是个啥?

简单的讲GAN其实就是两个神经网络的组合,其中一个负责“造假”,另一个负责“鉴别”。造假者根据需求生成图片(比如“二次元妹子图片“),鉴别者鉴别图片是真的(本来就存在的,比如动漫里的妹子图片)还是造假者生成的(”这图片扭曲了,根本不像妹子,一定是造假者生成的“),两者在对抗中学习,都会变的更强,最终达到造假者可以强大到生成”近似真实的图片“,以蒙骗强大的鉴别者(”这图片好萌啊,一定是真的“),从而满足生成需求的效果。

下面我们借用网友网小鱼的学习笔记(点击阅读原文),来详细说明GAN的工作原理。

GAN全称是Generative Adversarial Nets,中文叫做“生成对抗网络”。

在GAN中有2个网络,一个网络用于生成数据,叫做“生成器”。另一个网络用于判别生成数据是否接近于真实,叫做“判别器”。

下图展示了最简单的GAN的结构以及工作原理。

读到这里,恭喜你!你已经掌握了GAN的基础原理了。但是注意哦!只是了解基础GAN的原理是远远不够的,在近两年的发展中,GAN已经得到了各种改进,其中有DCGAN,WGAN,DualGAN,Co-GAN,Conditional GAN,CycleGAN等等各种变种GAN,更强大!更有趣!

如果你不想在AI时代只做一个旁观者,如果你不想让自己止步于对GAN的粗浅了解,那么你必须继续学习GAN!

那要到哪里去学习GAN嘞?

集智AI学园《深入浅出GAN》系列课程


每一个HTML文档中,都有一个不可或缺的标签:<head>,在几乎所有的HTML文档里, 我们都可以看到类似下面这段代码:

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head标签作为一个容器,主要包含了用于描述 HTML 文档自身信息(元数据)的标签,这些标签一般不会在页面中被显示出来。

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