生成对抗网络(GAN网络)

Generative Adversarial Nets

生成对抗网络GAN交互式可视化网站

1、GAN 基本结构

GAN 模型其实是两个网络的组合:

生成器(Generator) 负责生成模拟数据;

判别器(Discriminator) 负责判断输入的数据是真实的还是生成的。

生成器要不断优化自己生成的数据让判别网络判断不出来,判别器也要优化自己让自己判断得更准确。 二者关系形成对抗,因此叫对抗网络。

2、GAN 训练过程

GAN 模型训练过程中,生成模型的本质: 拟合训练数据的分布 ,判别模型的本质: 区分真实数据和生成数据的分布 。GAN 模型最终想要的结果是, 判别器无法区分数据是生成器生成的,还是真实的

其中:

黑色点线为训练集数据分布曲线

蓝色点线为判别器输出的分布曲线

绿色实线为生成器输出的分布曲线

3、GAN 算法流程

REFERENCE

李宏毅对抗生成网络(GAN)国语教程(2018)
GAN论文逐段精读【论文精读】
生成对抗网络GAN开山之作论文精读
通俗理解生成对抗网络GAN
四天搞懂生成对抗网络(一)------通俗理解经典GAN
适合小白学习的GAN(生成对抗网络)算法超详细解读
生成对抗网络GAN论文总结+复现代码(已完成28篇,未完待续。。。)

相关推荐
欣然~21 分钟前
借助 OpenCV 和 PyTorch 库,利用卷积神经网络提取图像边缘特征
人工智能·计算机视觉
谦行31 分钟前
工欲善其事,必先利其器—— PyTorch 深度学习基础操作
pytorch·深度学习·ai编程
xwz小王子1 小时前
Nature Communications 面向形状可编程磁性软材料的数据驱动设计方法—基于随机设计探索与神经网络的协同优化框架
深度学习
白熊1881 小时前
【计算机视觉】CV实战项目 - 基于YOLOv5的人脸检测与关键点定位系统深度解析
人工智能·yolo·计算机视觉
nenchoumi31191 小时前
VLA 论文精读(十六)FP3: A 3D Foundation Policy for Robotic Manipulation
论文阅读·人工智能·笔记·学习·vln
后端小肥肠1 小时前
文案号搞钱潜规则:日入四位数的Coze工作流我跑通了
人工智能·coze
LCHub低代码社区1 小时前
钧瓷产业原始创新的许昌共识:技术破壁·产业再造·生态重构(一)
大数据·人工智能·维格云·ai智能体·ai自动化·大禹智库·钧瓷码
-曾牛1 小时前
Spring AI 快速入门:从环境搭建到核心组件集成
java·人工智能·spring·ai·大模型·spring ai·开发环境搭建
阿川20151 小时前
云智融合普惠大模型AI,政务服务重构数智化路径
人工智能·华为云·政务·deepseek
自由鬼2 小时前
开源AI开发工具:OpenAI Codex CLI
人工智能·ai·开源·软件构建·开源软件·个人开发