什么是生成对抗网络（GAN）？

领域专家: 人工智能技术领域

2023-09-14 07:08:57

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《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。由于作者的英文水平和学术能力不高，需要不断提升，所以还请大家批评指正，非常欢迎大家给我留言评论，学术路上期待与您前行，加油。前一篇文章分享了Pvop老师的分享，题目为《高手是怎样学习NLP》。这篇文章将详细介绍生成对抗网络GAN的基础知识，包括什么是GAN、常用算法（CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN）、发展历程、预备知识，并通过Keras搭建最简答的手写数字图片生成案例。希望您喜欢

该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。这篇文章将详细介绍生成对抗网络GAN的基础知识，包括什么是GAN、常用算法（CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN）、发展历程、预备知识，并通过Keras搭建最简答的手写数字图片生成案例。希望文章对您有所帮助~

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了Keras实现经典的深度学习文本分类算法，包括LSTM、BiLSTM、BiLSTM+Attention和CNN、TextCNN。这篇文章将详细介绍生成对抗网络GAN的基础知识，包括什么是GAN、常用算法（CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN）、发展历程、预备知识，并通过Keras搭建最简答的手写数字图片生成案例。本文主要学习小象学院老师的视频，并结合论文介绍，希望对您有所帮助！不服GAN，让我们开始吧~

生成器网络通过学习训练数据的分布，生成新的数据。而判别器网络则尝试区分生成器生成的数据和真实的训练数据。在训练过程中，两个网络相互对抗，生成器网络试图欺骗判别器网络，使其无法准确地区分生成的数据和真实的训练数据，而判别器网络则试图正确地识别哪些数据是真实的。

到底什么是生成式对抗网络 GAN？先来看一下百度百科-GAN 的解释生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）的互相博弈学习产生相当好的输出。...

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