[Day 44] 區塊鏈與人工智能的聯動應用:理論、技術與實踐

生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs)是一种由Ian Goodfellow等人在2014年提出的深度学习模型,广泛用于图像生成、图像超分辨率、图像修复等领域。GAN由一个生成器(Generator)和一个判别器(Discriminator)组成,二者通过对抗训练相互提升性能。以下是关于GAN的详细介绍和代码实现示例。

一、生成对抗网络的原理

1.1 生成器(Generator)

生成器的目标是生成逼真的样本,使得判别器无法区分生成样本和真实样本。生成器接收一个随机噪声向量(通常为高斯分布或均匀分布),通过一系列的神经网络层转换成逼真的数据样本。

1.2 判别器(Discriminator)

判别器的目标是将真实样本和生成样本区分开来。判别器是一个二分类模型,输入为样本数据,输出为分类概率,表示输入样本是"真实"还是"生成"的概率。

1.3 对抗训练

生成器和判别器通过对抗训练来提升彼此的能力。生成器试图欺骗判别器,而判别器不断提升自己的判别能力。二者的目标函数如下:

  • 生成器的损失函数:使得生成样本被判别器判断为真实样本的概率最大。
  • 判别器的损失函数:最大化判别真实样本和生成样本的能力。

具体的数学表达式如下:

二、代码实现

我们将以MNIST数据集为例,使用Keras实现一个简单的GAN模型。

2.1 导入必要的库

python 复制代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Dense, LeakyReLU, BatchNormalization, Reshape, Flatten, Input
from keras.optimizers import Adam

2.2 数据预处理

加载并预处理MNIST数据集,使其适用于GAN的输入。

python 复制代码
# 加载MNIST数据集
(X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()

# 归一化并reshape数据
X_train = X_train / 127.5 - 1.0
X_train = np.expand_dims(X_train, axis=3)

# 输入维度
img_shape = X_train.shape[1:]
z_dim = 100  # 噪声向量维度

2.3 构建生成器

生成器将噪声向量转换为逼真的图像。我们使用全连接层和转置卷积层实现这一过程。

python 复制代码
def build_generator(z_dim):
    model = Sequential()

    model.add(Dense(256, input_dim=z_dim))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.01))
    model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
    model.add(Dense(512))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.01))
    model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
    model.add(Dense(1024))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.01))
    model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
    model.add(Dense(np.prod(img_shape), activation='tanh'))
    model.add(Reshape(img_shape))

    return model

generator = build_generator(z_dim)
generator.summary()

2.4 构建判别器

判别器将输入图像分类为真实或生成的。我们使用卷积层和全连接层实现这一过程。

python 复制代码
def build_discriminator(img_shape):
    model = Sequential()

    model.add(Flatten(input_shape=img_shape))
    model.add(Dense(512))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.01))
    model.add(Dense(256))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.01))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

    return model

discriminator = build_discriminator(img_shape)
discriminator.summary()

2.5 编译模型

我们为生成器和判别器选择优化器,并编译判别器。

python 复制代码
# 优化器
optimizer = Adam(0.0002, 0.5)

# 编译判别器
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy',
                      optimizer=optimizer,
                      metrics=['accuracy'])

2.6 构建GAN模型

我们将生成器和判别器结合起来,构建完整的GAN模型,并编译生成器。

python 复制代码
# 构建生成器
z = Input(shape=(z_dim,))
img = generator(z)

# 将判别器设置为不可训练,仅训练生成器
discriminator.trainable = False

# 判别器预测生成图像
validity = discriminator(img)

# 构建GAN模型
gan = Model(z, validity)
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer)

gan.summary()

2.7 训练模型

我们定义训练过程,包括生成器和判别器的训练步骤。

python 复制代码
def train(epochs, batch_size=128, sample_interval=100):
    # 加载数据
    (X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()
    X_train = X_train / 127.5 - 1.0
    X_train = np.expand_dims(X_train, axis=3)

    # 真实标签
    real = np.ones((batch_size, 1))
    fake = np.zeros((batch_size, 1))

    for epoch in range(epochs):
        # ---------------------
        # 训练判别器
        # ---------------------
        # 随机选择真实图像
        idx = np.random.randint(0, X_train.shape[0], batch_size)
        imgs = X_train[idx]

        # 生成噪声并生成假图像
        z = np.random.normal(0, 1, (batch_size, z_dim))
        gen_imgs = generator.predict(z)

        # 训练判别器
        d_loss_real = discriminator.train_on_batch(imgs, real)
        d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(gen_imgs, fake)
        d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)

        # ---------------------
        # 训练生成器
        # ---------------------
        z = np.random.normal(0, 1, (batch_size, z_dim))
        g_loss = gan.train_on_batch(z, real)

        # 打印进度
        print(f"{epoch} [D loss: {d_loss[0]} | D accuracy: {100 * d_loss[1]}] [G loss: {g_loss}]")

        # 每隔sample_interval保存生成的图像样本
        if epoch % sample_interval == 0:
            sample_images(epoch)

def sample_images(epoch, image_grid_rows=4, image_grid_columns=4):
    z = np.random.normal(0, 1, (image_grid_rows * image_grid_columns, z_dim))
    gen_imgs = generator.predict(z)
    gen_imgs = 0.5 * gen_imgs + 0.5

    fig, axs = plt.subplots(image_grid_rows, image_grid_columns, figsize=(4, 4), sharey=True, sharex=True)
    cnt = 0
    for i in range(image_grid_rows):
        for j in range(image_grid_columns):
            axs[i, j].imshow(gen_imgs[cnt, :, :, 0], cmap='gray')
            axs[i, j].axis('off')
            cnt += 1
    plt.show()

2.8 开始训练

我们设置训练参数并开始训练GAN模型。

python 复制代码
epochs = 10000
batch_size = 64
sample_interval = 1000

train(epochs, batch_size, sample_interval)

2.9 详细解释代码

导入库

我们导入了Keras和其他必要的库,用于构建和训练我们的GAN模型。

python 复制代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential, Model
from keras.layers import Dense, LeakyReLU, BatchNormalization, Reshape, Flatten, Input
from keras.optimizers import Adam
数据预处理

我们加载MNIST数据集,并对图像进行归一化处理,将其范围调整到[-1, 1],以便于GAN的训练。

python 复制代码
(X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()
X_train = X_train / 127.5 - 1.0
X_train = np.expand_dims(X_train, axis=3)
img_shape = X_train.shape[1:]
z_dim = 100
构建生成器

生成器将噪声向量转换为逼真的图像。我们使用了全连接层、LeakyReLU激活函数和批归一化层来实现这一过程。

python 复制代码
def build_generator(z_dim):
    model = Sequential()

    model.add(Dense(256, input_dim=z_dim))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.01))
    model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
    model.add(Dense(512))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.01))
    model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
    model.add(Dense(1024))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.01))
    model.add(BatchNormalization(momentum=0.8))
    model.add(Dense(np.prod(img_shape), activation='tanh'))
    model.add(Reshape(img_shape))

    return model
构建判别器

判别器将输入图像分类为真实或生成的。我们使用了卷积层、LeakyReLU激活函数和全连接层来实现这一过程。

python 复制代码
def build_discriminator(img_shape):
    model = Sequential()

    model.add(Flatten(input_shape=img_shape))
    model.add(Dense(512))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.01))
    model.add(Dense(256))
    model.add(LeakyReLU(alpha=0.01))
    model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

    return model
编译模型

我们为生成器和判别器选择优化器,并编译判别器。

python 复制代码
optimizer = Adam(0.0002, 0.5)
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy',
                      optimizer=optimizer,
                      metrics=['accuracy'])
构建GAN模型

我们将生成器和判别器结合起来,构建完整的GAN模型,并编译生成器。

python 复制代码
z = Input(shape=(z_dim,))
img = generator(z)
discriminator.trainable = False
validity = discriminator(img)
gan = Model(z, validity)
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=optimizer)
训练模型

我们定义训练过程,包括生成器和判别器的训练步骤。

python 复制代码
def train(epochs, batch_size=128, sample_interval=100):
    (X_train, _), (_, _) = mnist.load_data()
    X_train = X_train / 127.5 - 1.0
    X_train = np.expand_dims(X_train, axis=3)
    real = np.ones((batch_size, 1))
    fake = np.zeros((batch_size, 1))

    for epoch in range(epochs):
        idx = np.random.randint(0, X_train.shape[0], batch_size)
        imgs = X_train[idx]
        z = np.random.normal(0, 1, (batch_size, z_dim))
        gen_imgs = generator.predict(z)
        d_loss_real = discriminator.train_on_batch(imgs, real)
        d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(gen_imgs, fake)
        d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)
        z = np.random.normal(0, 1, (batch_size, z_dim))
        g_loss = gan.train_on_batch(z, real)
        print(f"{epoch} [D loss: {d_loss[0]} | D accuracy: {100 * d_loss[1]}] [G loss: {g_loss}]")
        if epoch % sample_interval == 0:
            sample_images(epoch)

def sample_images(epoch, image_grid_rows=4, image_grid_columns=4):
    z = np.random.normal(0, 1, (image_grid_rows * image_grid_columns, z_dim))
    gen_imgs = generator.predict(z)
    gen_imgs = 0.5 * gen_imgs + 0.5
    fig, axs = plt.subplots(image_grid_rows, image_grid_columns, figsize=(4, 4), sharey=True, sharex=True)
    cnt = 0
    for i in range(image_grid_rows):
        for j in range(image_grid_columns):
            axs[i, j].imshow(gen_imgs[cnt, :, :, 0], cmap='gray')
            axs[i, j].axis('off')
            cnt += 1
    plt.show()
开始训练

我们设置训练参数并开始训练GAN模型。

python 复制代码
epochs = 10000
batch_size = 64
sample_interval = 1000

train(epochs, batch_size, sample_interval)

三、总结

通过以上代码和详细解释,我们实现了一个简单的生成对抗网络模型,并通过训练使生成器能够生成逼真的MNIST手写数字图像。GANs在许多领域有着广泛的应用,本文只是一个起步,读者可以进一步探索其在图像超分辨率、图像修复、文本生成等方面的应用。

相关推荐
子燕若水4 小时前
Unreal Engine 5中的AI知识
人工智能
极限实验室5 小时前
Coco AI 实战(一):Coco Server Linux 平台部署
人工智能
杨过过儿5 小时前
【学习笔记】4.1 什么是 LLM
人工智能
巴伦是只猫5 小时前
【机器学习笔记Ⅰ】13 正则化代价函数
人工智能·笔记·机器学习
大千AI助手5 小时前
DTW模版匹配:弹性对齐的时间序列相似度度量算法
人工智能·算法·机器学习·数据挖掘·模版匹配·dtw模版匹配
AI生存日记5 小时前
百度文心大模型 4.5 系列全面开源 英特尔同步支持端侧部署
人工智能·百度·开源·open ai大模型
LCG元6 小时前
自动驾驶感知模块的多模态数据融合:时序同步与空间对齐的框架解析
人工智能·机器学习·自动驾驶
why技术6 小时前
Stack Overflow,轰然倒下!
前端·人工智能·后端
超龄超能程序猿7 小时前
(三)PS识别:基于噪声分析PS识别的技术实现
图像处理·人工智能·计算机视觉