GAN網絡理解與實現

一、GAN網絡的基本理解

  1. GAN(Generative Adversarial Net)又稱之爲生成對抗網絡,最少是由被稱作“GANs 之父”的”Lan GoodFellow在 2014年開創性地提出.
  2. 正如諸多介紹中表述的,GAN的思想是一種二人聯合博弈的思想,博弈雙方的利益之和是一個常數,通過博弈分到個人的利益可能你多我少或者你少我多,但總的利益是固定不變的。
  3. GAN中存在的兩個博弈者,一個名字爲:生成模型G(Generative Models)。另一個名字爲:判別模型D(Discriminative Models)。
  4. 生成模型功能類似一個樣本生成器,輸入一組隨機數字,然後生成一張圖像;判別模型功能則針對輸入的圖像,判別圖像的真假,輸出的是圖片爲真的概率值
  5. 生成模型則致力於生成儘可能逼真的圖像,判別模型則儘可能地把假圖像剔除出來,二者則相互博弈,共同訓練提高。

二、GAN網絡在圖像中的應用

三、參考資料

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