生成对抗网络 订阅
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。原始 GAN 理论中,并不要求 G 和 D 都是神经网络,只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。一个优秀的GAN应用需要有良好的训练方法,否则可能由于神经网络模型的自由性而导致输出不理想。 展开全文
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。原始 GAN 理论中,并不要求 G 和 D 都是神经网络,只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D 。一个优秀的GAN应用需要有良好的训练方法,否则可能由于神经网络模型的自由性而导致输出不理想。
信息
属    于
无监督学习方法
简    称
GAN
构    成
生成模型和判别模型
中文名
生成式对抗网络
外文名
Generative Adversarial Networks
领    域
机器学习 / 深度学习
Gan发展历史
Ian J. Goodfellow等人于2014年10月在Generative Adversarial Networks中提出了一个通过对抗过程估计生成模型的新框架。框架中同时训练两个模型:捕获数据分布的生成模型G,和估计样本来自训练数据的概率的判别模型D。G的训练程序是将D错误的概率最大化。这个框架对应一个最大值集下限的双方对抗游戏。可以证明在任意函数G和D的空间中,存在唯一的解决方案,使得G重现训练数据分布,而D=0.5。在G和D由多层感知器定义的情况下,整个系统可以用反向传播进行训练。在训练或生成样本期间,不需要任何马尔科夫链或展开的近似推理网络。实验通过对生成的样品的定性和定量评估证明了本框架的潜力 [1]  。
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