生成对抗网络--Generative Adversarial Networks (GAN)

   2023-03-08 学习力1339
核心提示:@目录一、简介二、原理三、网络结构四、实例:自动生成数字0-9五、训练GAN的技巧六、源码打赏●lan Goodfellow 2014年提出●非监督式学习任务●使用两个深度神经网络: Generator (生成器), Discriminator(判别器)二、原理举一个制造假钞的例子:生成器:制造假

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●lan Goodfellow 2014年提出
●非监督式学习任务
●使用两个深度神经网络: Generator (生成器), Discriminator(判别器)

二、原理

举一个制造假钞的例子:

  • 生成器:制造假钞的人
  • 判别器:警察
  • 训练过程:
  1. 制造假钞的人生产假钞
  2. 警察判断是否是假钞,如果认为是假钞,说明假钞与真钞存在区别
  3. 制造假钞的人按照警察给出的反馈改进假钞制造工艺
    重复以上3个步骤,直到警察无法区分假钞和真钞为止

三、网络结构

生成对抗网络--Generative Adversarial Networks (GAN)训练GAN的基本步骤:
1.对噪声集和实际数据集进行采样,选择m个。
2.使用这些数据训练判别器。
3.采样大小为m的不同的噪声集。
4.在此数据. 上训练生成器。
从步骤1开始重复。

四、实例:自动生成数字0-9

生成器:假钞生产者

  • 输入:长度为100的向量(-1.0到1.0之间的随机数)
  • 输出: \(28 × 28 × 1\)激活函数tanh
    生成对抗网络--Generative Adversarial Networks (GAN)判别器:警察
  • 输入:\(28 × 28 × 1\)
  • 输出: sigmoid激活函数,判断生成器生成的图像为真的概率
    生成对抗网络--Generative Adversarial Networks (GAN)

五、训练GAN的技巧

https://github.com/soumith/ganhacks

六、源码

https://download.csdn.net/download/qq_34213260/12461010

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