GAN:生成对抗式网络
生成对抗式网络 (GAN) 是一种生成模型,用于生成逼真的数据样本。GAN 由两个网络组成:生成器网络 (G) 和判别器网络 (D)。
工作原理
生成器网络的目标是生成逼真的数据样本,而判别器网络的任务是区分生成器生成的样本和真实样本。训练过程中,生成器尝试产生混淆判别器的样本,而判别器试图改进区分能力。
通过对抗训练,生成器逐渐学习生成真实样本的分布,而判别器则不断提高区分真假样本的能力。当判别器无法可靠地将生成器生成的样本与真实样本区分开来时,训练就已完成。
种类
GAN 有许多变体,包括:
* **条件 GAN (cGAN)**:生成器根据附加的条件信息(例如标签或图像)生成样本。
* **深度卷积 GAN (DCGAN)**:使用卷积神经网络作为生成器和判别器。
* **生成器对抗网络与序列生成 (GAN-seq)**:用于生成离散序列数据,例如文本或音乐。
* **调控 GAN (cGAN)**:允许通过注入一个控制向量来控制生成样本的特定属性。
* ** прогрессивное GAN (pGAN)**:使用逐渐增加分辨率的多个生成器和判别器来生成高分辨率图像。
应用
GAN 已在各种应用中取得成功,包括:
* **图像生成**:生成照片级逼真的图像、人脸和场景。
* **文本生成**:生成自然语言文本、对话和诗歌。
* **音乐生成**:生成新的音乐曲目和声音效果。
* **数据增强**:通过生成合成样本来增加数据集的大小和多样性。
* **图像编辑**:图像增强、风格迁移和超分辨率。
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