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2025年生成对抗网络（GAN）详解

科技前沿 • • 阅读 36

生成对抗网络（GAN）详解目录 前言 一 对抗过程 二 理论证明 参考文献 前言 生成对抗网络 Generative Adversarial Network GAN 是由 IanGoodfello 于 2014 年在 Generative Adversarial Nets 中提出的模型

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目录

前言

一、对抗过程

二、理论证明

参考文献

前言

           生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是由IanGoodfellow于2014年在《Generative Adversarial Nets》中提出的模型。


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        GAN的基本思想是通过让两个神经网络相互对抗，从而学习到数据的分布。其中一个网络被称为生成器（Generator），它的目标是生成与真实数据相似的假数据；另一个网络被称为判别器（Discriminator），它的目标是区分真实数据和假数据。两个网络相互对抗，不断调整参数，从而最终生成具有高质量和多样性的假数据（最终目的是得到效果好的G,D）。

       具体来说，给定数据分布P_{data}，希望设计生成器G，使得生成器所产生的数据分布P_{g}

尽可能接近P_{data}，以此来“欺瞒”判别器D，同时判别器D也通过P_{data},P_{g}，不断提高辨别能力。

一、对抗过程

        判别器D的训练目标是最大化分类的准确率，而生成器G的训练目标则是最小化判别器D的准确率。二者的估值函数是完全相反的，因而形成了零和对抗。在博弈中，D和G两名玩家按照极小化极大估值函数V(G,D) 进行博弈的过程： 

二、理论证明

两个问题：
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