生成式对抗网络(GAN)理论详解

发布网友发布时间：2024-10-24 11:14

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在深度学习领域，生成式对抗网络（GAN）近年来备受瞩目，它以无监督学习方式通过神经网络间的博弈学习。我的毕业设计以GAN为核心，通过网络资料和多源学习资源进行研究。GAN由生成器和判别器组成，目标是训练生成器产生与真实样本相近的假样本，判别器则负责区分真伪。它们通过持续博弈提升性能，直到判别器难以分辨真伪，生成器便能生成高度逼真的样本，如枯叶蝶与枯叶的进化例子所示。

实际应用中，GAN涉及的神经网络结构中，生成器生成假样本G(z)，判别器D则评估样本真实性。理想状态下，生成器G能生成与训练数据分布重合的样本，而判别器D的输出为0.5。以生产零件尺寸为例，GAN旨在模拟真实尺寸的概率分布。深度学习模型本质上是概率分布的估计，通过生成字体的案例，我们试图通过最大似然估计来逼近目标字体的分布。

最大似然估计是基于样本信息优化模型参数，使生成模型接近真实样本的分布。GAN通过最小化真实样本与生成样本的KL散度，确定生成模型参数。训练过程中，生成器和判别器交替优化，判别器的目标是清晰区分，而生成器则是生成与真实样本相似的样本。

尽管GAN理论上保证了生成的“以假乱真”，但实际操作中难度较大，依赖于模型的精确调教。我的研究工作主要基于开源项目，展示了GAN理论在实际应用中的复杂性和挑战性。

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