什么是生成对抗网络（GAN）？

生成对抗网络（GANs）是一种类型的神经网络架构，能够生成新的数据，这些数据符合已学习的模式。GANs可以用于生成人脸图像或其他对象的图像，执行文本到图像的翻译，转换一种图像类型为另一种图像类型，并提高图像的分辨率（超分辨率）等应用。由于GANs可以生成完全新的数据，因此它们是许多尖端AI系统、应用程序和研究的基础。然而，GANs到底是如何工作的？让我们探索GANs的功能并查看一些其主要用途。

定义生成模型和GANs

GAN是一种生成模型的例子。大多数AI模型可以分为两类：有监督和无监督模型。有监督学习模型通常用于区分不同类别的输入，进行分类。相反，无监督模型通常用于总结数据的分布，通常学习高斯分布。由于它们学习了数据集的分布，因此可以从中抽取样本并生成新的数据。

不同的生成模型有不同的生成数据和计算概率分布的方法。例如，朴素贝叶斯模型通过计算输入特征和生成类的概率分布来运作。当朴素贝叶斯模型进行预测时，它通过计算不同变量的概率并将它们组合在一起来计算最可能的类。其他非深度学习生成模型包括高斯混合模型和潜在狄利克雷分配（LDA）。深度学习生成模型包括受限玻尔兹曼机（RBMs）、变分自编码器（VAEs）和GANs。

生成对抗网络由Ian Goodfellow在2014年首次提出，并由Alec Redford和其他研究人员在2015年改进，导致GANs的标准化架构。GANs实际上是两个不同的网络连接在一起。GANs由两部分组成：生成模型和判别模型，也称为生成器和判别器。

GAN架构

生成对抗网络是通过生成模型和判别模型组合而成。生成模型的任务是创建新的数据示例，基于模型从训练数据中学习的模式。判别模型的任务是分析图像（假设它是基于图像的），并确定图像是生成的/假的还是真实的。

两个模型以博弈论的方式进行对抗。生成模型的目标是产生能够欺骗其对手（判别模型）的图像。同时，判别模型的任务是战胜其对手（生成模型），并捕获生成模型产生的假图像。两个模型相互竞争，双方都在改进。判别模型获得关于哪些图像是真实的和哪些图像是由生成模型产生的反馈，而生成模型获得关于哪些图像被判别模型标记为假的反馈。两个模型在训练过程中都在改进，目标是训练一个生成模型，可以产生基本上与真实图像无法区分的假数据。

一旦在训练过程中创建了高斯分布，生成模型就可以使用。生成模型最初被输入一个随机向量，它根据高斯分布进行转换。换句话说，向量种子生成。训练模型时，向量空间将是数据高斯分布的压缩版本，或表示。压缩的数据分布被称为潜在空间或潜在变量。稍后，GAN模型可以使用潜在空间表示并从中抽取点，这些点可以提供给生成模型，并用于生成与训练数据非常相似的新数据。

判别模型被输入整个训练域的示例，这些示例由真实数据和生成数据组成。真实示例包含在训练数据集中，而假数据由生成模型产生。训练判别模型的过程与基本的二元分类模型训练完全相同。

GAN训练过程

让我们来看看训练 过程，用于一个假设的图像生成任务。

首先，GAN使用真实图像作为训练数据集的一部分进行训练。这使得判别模型能够区分生成图像和真实图像。它还产生了生成器将用于生成新数据的数据分布。

生成器接收一个随机数值向量，并根据高斯分布进行转换，返回一个图像。生成的图像和一些来自训练数据集的真实图像被输入到判别模型中。判别模型将对其接收的图像进行概率预测，输出一个介于0和1之间的值，其中1通常是真实图像，0是假图像。

存在双重反馈循环，因为判别模型接收到图像的真实值，而生成器从判别模型接收到其性能的反馈。

生成模型和判别模型正在进行零和游戏。零和游戏是一种游戏，其中一方的收益是以另一方的成本为代价的（两个动作的总和为零）。当判别模型能够成功区分真实和假例时，判别模型的参数不会发生变化。然而，当判别模型无法区分真实和假例时，模型的参数会发生大量更新。相反，对于生成模型，当它无法欺骗判别模型时，会受到惩罚（并更新其参数），但当它能够欺骗判别模型时，其参数不会发生变化（或被奖励）。

理想情况下，生成器能够改进其性能，以至于判别模型无法区分假图像和真实图像。这意味着判别模型将始终为真实和假图像渲染50%的概率，意味着生成的图像应该与真实图像无法区分。在实践中，GANs通常不会达到这一点。然而，生成模型不需要创建完美相似的图像就可以被用于许多GANs的任务。

GAN应用

GANs有许多不同的应用，大多数都围绕着图像和图像组件的生成。GANs通常用于需要图像数据缺失或有限的任务中，作为生成所需数据的一种方法。让我们来看看GANs的一些常见用例。

为数据集生成新示例

GANs可以用于为简单图像数据集生成新示例。如果您只有少数几个训练示例，并需要更多的示例，GANs可以用于为图像分类器生成新训练数据，生成不同方向和角度的新训练示例。

生成唯一的人脸

这张照片中的女人不存在。该图像是由StyleGAN生成的。照片：Owlsmcgee通过维基媒体公共领域（https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Woman_1.jpg）</caption]

当充分训练时，GANs可以用于生成非常逼真的人脸图像。这些生成的图像可以用于帮助训练面部识别系统。

图像到图像翻译

GANs 擅长图像翻译。GANs可以用于将黑白图像着色，翻译草图或绘图为照片图像，或将图像从白天转换为夜晚。

文本到图像翻译

文本到图像翻译是通过GANs实现的。当提供了描述图像的文本和图像时，GAN可以训练以创建新的图像，当提供了所需图像的描述时。

编辑和修复图像

GANs可以用于编辑现有的照片。GANs 可以从图像中删除雨或雪，但它们也可以用于修复旧的、损坏的图像或损坏的图像。

超分辨率

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