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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