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。。。)

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