1 什么是生成对抗网络
生成对抗网络,英文是Generative Adversarial Networks,简称GAN。
GAN是一种无监督的深度学习模型,于2014年首次被提出。该算法通过竞争学习的方式生成新的、且与原始数据集相似的数据。
这些生成的图像和原始的真实图像相差无几。使用生成对抗网络生成数据的成本很低,生成结果可以直接应用在各个领域。
例如,游戏、电影制作,或者艺术创作。由于GAN网络的应用广泛,因此衍生出了大量的变体算法。例如DCGAN、CycleGAN、ProGAN等等,它们有着不同的特点和应用场景。
2 生成对抗网络的架构
生成对抗网络与传统的神经网络不同,它由两个主要的网络构成:
这两个网络被称为生成网络和判别网络,或者称为生成器和判别器。
生成器,英文是Generator,生成器的主要功能是&