生成式对抗网络GAN PPT课件
生成对抗网络GAN综述
生成对抗网络GAN综述生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是一种机器学习技术，旨在通过两个对抗性的神经网络模型，即生成器和判别器，来进行生成模型的训练和生成样本的推断。
GAN的目标是使生成器能够生成与真实样本相似的新样本，以此来提高生成器的效果。
GAN的基本原理是使用生成器模型生成虚假样本，并使用判别器模型判断这些样本是真实样本还是虚假样本。
生成器和判别器通过对抗学习的方式进行训练，生成器试图欺骗判别器，而判别器试图准确区分真实和虚假样本。
通过不断的对抗学习训练，生成器和判别器逐渐提高，最终达到生成逼真样本的目的。
GAN能够用于各种生成任务，如图像生成、音频生成和文本生成等。
其中，图像生成是GAN应用最广泛的领域之一。
在图像生成任务中，生成器的输入通常是一个随机向量，经过一系列变换生成一张逼真的图像。
而判别器则是一个二分类模型，用来判断输入的图像是真实样本还是生成样本。
在GAN的训练过程中，有两个重要的损失函数需要优化，即生成器的损失函数和判别器的损失函数。
生成器的损失函数用来衡量生成器生成的样本与真实样本之间的差异，判别器的损失函数用来衡量判别器对真实样本和生成样本进行判断的准确性。
GAN的训练过程通常是通过交替训练生成器和判别器来完成的。
首先，生成器生成一批虚假样本，并将其输入到判别器中进行判断。
判别器输出判别结果，根据判别结果计算判别器的损失，并更新判别器的参数。
然后，生成器再次生成虚假样本，并通过判别器进行判断，计算生成器的损失，并更新生成器的参数。
通过反复迭代这个过程，生成器和判别器会逐渐提高。
然而，GAN的训练过程也存在一些挑战。
首先，GAN的训练过程相对不稳定，容易产生模式崩溃或模式塌陷现象。
其次，GAN的训练需要大量的样本数据来获得良好的生成效果，但有时很难获得足够数量的样本数据。
此外，GAN的训练时间较长，需要较高的计算资源和算法优化。
生成对抗网络gan的原理与应用专题
生成对抗网络(GAN)的原理与应用专题1. 介绍生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，于2014年由Ian Goodfellow等人提出[1]。
GAN由生成器和判别器两个神经网络组成，通过对抗训练的方式来提高生成器的性能。
生成器负责生成与输入数据相似的样本，而判别器则负责判断生成的样本是否真实。
GAN在图像生成、文本生成、图像风格迁移等领域取得了很多突破性的进展。
2. GAN的原理GAN的核心思想是通过两个神经网络相互博弈的方式进行训练。
生成器网络接受一个随机输入（通常是噪声向量），并生成一个与输入数据相似的样本。
判别器网络则负责判断输入样本是真实数据（来自训练集）还是生成数据（来自生成器）。
生成器和判别器网络以对抗的方式进行优化，即生成器希望生成的样本能够骗过判别器，而判别器则希望能够准确地区分真实样本和生成样本。
GAN的训练过程可以用以下步骤概括： 1. 从噪声分布中随机采样一批噪声向量。
2. 使用生成器生成一批样本。
3. 将真实样本和生成样本混合在一起，构成一个训练集。
4. 随机打乱训练集的顺序。
5. 使用判别器对训练集中的样本进行分类，计算真实样本和生成样本的损失。
6. 使用反向传播算法更新判别器的参数，使其更好地区分真实样本和生成样本。
7. 固定判别器的参数，更新生成器的参数，使其生成的样本更能骗过判别器。
8. 重复步骤2-7直到达到预定的训练次数或损失收敛。
3. GAN的应用领域GAN在许多领域都得到了广泛应用，下面介绍几个典型的应用案例。
3.1 图像生成GAN在图像生成领域取得了重要的突破，能够生成逼真的图像。
以DCGAN （Deep Convolutional GAN）为例，它是在原始GAN的基础上引入了卷积神经网络，提高了生成器和判别器的性能。
通过训练，DCGAN能够生成具有真实感的图像，如人脸、街景等。
3.2 图像风格转换GAN还可以用于图像风格迁移。
通过将生成器训练成将一个输入图像转换为另一个风格的图像，可以实现图像的风格转换。
生成对抗网络gan原理
生成对抗网络gan原理生成对抗网络（GAN）是一种深度神经网络，由研究人员Ian Goodfellow，Jean Pouget-Abadie，Mehdi Mirza，Bing Xu和Yoshua Bengio于2014年提出的。
GAN的核心思想是使用两个对抗的神经网络，即“生成器（Generator）”和“判别器（Discriminator）”，同时训练它们，以达到它们的目的。
生成器的目标是生成真实的图像，这些图像可以被判别器视为真实的图像，而不知道它们是否是真实的图像。
为了实现这一目标，生成器可以从随机噪声开始生成越来越复杂的图像。
判别器的目标是与真实图像相比，区分生成器生成的真伪图像，并将它们分类为正确的类别。
它使用一组训练好的假图像，以及训练集中的真图像，来判断生成器生成的图像是否真实。
1.2 GAN的作用GAN最初被提出为一种生成数据的方法，可以用来模拟真实世界中的照片，文本和影片。
随着时间的推移，GAN逐渐发展并广泛应用于计算机视觉，自然语言处理，机器人等多个领域。
在计算机视觉领域，GAN用于图像分割，图像融合以及图像增强等。
在机器人应用中，GAN用于机器行为的运动控制，以及其他数据驱动的仿真。
而在自然语言处理领域，GAN用于文本生成，文本分类，文本情感分析，文本摘要等。
## 二、GAN的原理2.1 GAN的结构GAN包含两个网络：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），他们共同完成了训练。
生成器将随机噪声输入到模型中，并生成了一组像素。
这些像素将通过一系列卷积层，完成对像素的处理，直到生成器生成出想要的对象。
生成器的目的是让判别器无法辨认出生成的图片是否为真。
判别器的输入分为两种：真实图片和生成图片，把这两种输入自动分类为真假。
判别器也使用卷积层，使用神经网络进行处理，进而决定图片是真还是假。
2.2 GAN的训练训练过程将同时训练两个网络，分别训练生成器和判别器。
人工智能培训课件(ppt4)精编版(2024)
生活方式变革
AI技术渗透到日常生活的各个方面，如智能家居、自动驾驶等，改 变了人们的生活方式和生活质量。
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THANKS
感谢观看
2024/1/26
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人工智能伦理、法律和社会影响
2024/1/26
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AI伦理问题探讨
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数据隐私
AI系统通常需要大量数据进行训练，其中可能包含个人隐私信息，如何确保数据安全和隐 私保护是一个重要问题。
偏见和歧视
AI系统的决策可能受到数据偏见和算法设计的影响，从而导致不公平的结果，如何避免和 纠正这些偏见和歧视是AI伦理的重要议题。
2024/1/26
情感分析
识别和分析文本中的情感 倾向和情感表达。
应用场景
情感分类、观点挖掘、问 答系统、语义角色标注等 。
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机器翻译与语音识别
机器翻译
将一种自然语言文本自动翻译成 另一种自然语言文本。
2024/1/26
语音识别
将人类语音转换为计算机可读的文 本或命令。
应用场景
跨语言交流、语音助手、语音转文 字、智能客服等。
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计算机视觉技术
2024/1/26
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图像识别与分类方法
2024/1/26
传统图像识别方法
01
基于手工提取的特征（如SIFT、HOG等）进行分类识别。
深度学习图像识别方法
02
利用卷积神经网络（CNN）自动提取图像特征，实现端到端的
识别与分类。
迁移学习方法
03
将在大规模数据集上预训练的模型迁移到特定任务上，提高识
了解生成对抗网络(GAN)的原理和应用场景
了解生成对抗网络（GAN）的原理和应用场景生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是一种机器学习模型，由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。
GAN的目标是通过让生成器和判别器相互对抗来提高生成器生成的样本的质量。
一、GAN的原理GAN的基本原理是通过对抗学习的方式训练生成器和判别器。
生成器的任务是从随机噪声中生成尽可能逼真的样本，而判别器的任务是判断一个样本是来自真实数据集还是由生成器产生。
具体来说，生成器接收一个随机噪声向量作为输入，并将其转换为一个与真实数据相似的样本。
判别器接收一个样本作为输入，并输出该样本来自真实数据集的概率。
生成器和判别器通过对抗学习的方式进行迭代训练，生成器试图欺骗判别器，生成更加真实的样本，而判别器则试图辨别出生成的样本。
二、GAN的应用场景1. 图像生成GAN在图像生成任务中取得了很大的成功。
生成器可以从噪声中生成逼真的图片，如逼真的人脸、自然风景等。
GAN还可以用于图像超分辨率，即从低分辨率图像生成高分辨率图像。
2. 数据增强GAN可以用于数据增强，通过对真实数据进行少量的扰动和变换生成更多的训练样本。
这些生成的样本可以提高训练的泛化能力和鲁棒性。
3. 语音合成GAN可以用于语音合成，生成逼真的说话声音。
通过训练生成器，可以使合成的语音达到接近真实语音的水平。
4. 强化学习GAN可以与强化学习相结合，用于生成虚拟环境中的训练数据。
生成器可以生成逼真的环境和状态，而判别器可以评估生成的状态的好坏，从而对生成器进行优化。
5. 动态物理模拟GAN可以用于动态物理模拟，生成逼真的物理场景和运动轨迹。
这在游戏开发和虚拟现实领域有着广泛的应用。
三、GAN的挑战和未来发展尽管GAN已经在许多领域取得了显著的成果，但它仍面临一些挑战。
其中一个挑战是模式坍塌问题，即生成器输出的样本变得相似度太高，缺乏多样性。
生成对抗网络gan原理
对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种深度学习的模型，它使用两个参与者来尝试拟合一个数据分布，其中一方（生成器）生成数据，另一方（鉴别器）用于判断这些数据是真实的还是由生成器生成的。
GAN的工作原理很简单：它模仿数据在负样本中的分布，通过生成器和鉴别器来生成数据，从而生成有结构的数据。
首先，生成器接收学习参数，接着从一些随机噪声中生成虚假样本。
然后，鉴别器比较真实样本和虚假样本，并调整自己的参数，以减少虚假样本的数量。
随着模型学习的深入，生成器的生成的虚假样本的质量也会不断提高，最终可以达到一定的水平，足以将虚假变成真实。
GAN的优点在于它可以生成复杂且看起来非常自然的数据，同时还具有健壮性和生成效率。
目前，GAN在图像处理和自然语言处理领域有着广泛的应用，其中一项最新的应用是“无监督式学习”，模型可以通过无标签数据来学习，从而减少了获得有效数据的费用和时间。
综上所述，GAN是一种很有用的机器学习技术，可以通过两个独立的参与者的参与，不断调整自己的参数，以拟合一个数据分布，生成非常自然逼真的数据。
由于它对获取有效数据所需要花费的费用和时间应用得很有用，GAN已经在图像处理和自然语言处理领域发挥了重要作用。
生成式对抗网络
⽣成式对抗⽹络⽣成式对抗⽹络GANGenerative Adversarial Nets, ⽣成式对抗⽹络⽣成模型⽣成式对抗⽹络（GAN）的⽬的是训练这样⼀个⽣成模型，⽣成我们想要的数据GAN框架判别器(Discriminator)：区分真实(real)样本和虚假(fake)样本。
对于真实样本，尽可能给出⾼的评分1；对于虚假数据，尽可能给出低个评分0⽣成器(Generator)：欺骗判别器。
⽣成虚假数据，使得判别器D能够尽可能给出⾼的评分1随机噪声z：从⼀个先验分布（⼈为定义，⼀般是均匀分布或者正态分布）中随机采样的向量（输⼊的向量维度越⾼，其⽣成图像的种类越多）真实样本x：从数据库中采样的样本合成样本G(z)：⽣成模型G输出的样本⽬标函数：让真实样本的输出值尽可能⼤，同时让⽣成样本的输出值尽可能⼩所以判别器D最⼤化的⽬标函数就是对于真实样本尽可能输出1，对于⽣成器的⽣成样本输出0⽣成器G最⼩化⽬标函数就是让⽣成样本能够欺骗判别器，让其尽量输出1训练算法随机初始化⽣成器和判别器交替训练判别器D 和⽣成器G，直到收敛固定⽣成器G，训练判别器D区分真实图像与合成图像⼀个样本x来⾃真实分布P data和⽣成分布P g概率的相对⽐例如果来⾃⽣成分布的概率为0（P g=0），那么就给出概率1，即确定该样本是真的如果来⾃真实分布的概率为0（P data=0），那么就给出概率0，即确定该样本是假的因为最优判别器的输出属于[0,1] ，所以判别器的输出⽤sigmoid激活固定判别器D，训练⽣成器G欺骗判别器DKL散度：⼀种衡量两个概率分布的匹配程度的指标当P1=P2时，KL散度为零具有⾮负性，但存在不对称性（在优化的时候，会因为不对称性优化出不同的结果）极⼤似然估计等价于最⼩化⽣成数据分布和真实分布的KL散度JS散度具有⾮负性，以及对称性但存在问题：⽣成数据和真实数据分布的表达形式我们不知道，⽆法计算散度，也就没有⽬标函数，⽆法优化⽣成器GAN：⽣成式对抗⽹络通过对抗训练，间接计算出散度(JS)，使得模型可以优化最⼤化判别器损失，等价于计算合成数据分布和真实数据分布的JS散度最⼩化⽣成器损失，等价于最⼩化JS散度（也就是优化⽣成模型）cGANConditional GAN, 条件⽣成式对抗⽹络⽹络结构为了能够满⾜条件⽣成，所以需要添加⼀个class标签对于⽣成器⽽⾔，没啥变化，只是增加了⼀个label输⼊对于判别器⽽⾔，输⼊为图⽚以及对应标签；判别器不仅判断图⽚是否为真，同时也要判断时候和标签匹配真实图⽚+正确label==》1真实图⽚+错误label==》0合成图⽚+任意label==》0DCGANDeep Convlutional GAN, 深度卷积⽣成式对抗⽹络原始GAN，使⽤全连接⽹络作为判别器和⽣成器不利于建模图像信息参数量⼤，需要⼤量的计算资源，难以优化DCGAN，使⽤卷积神经⽹络作为判别器和⽣成器通过⼤量的⼯程实践，经验性地提出⼀系列的⽹络结构和优化策略，来有效的建模图像数据判别器通过Pooling下采样，Pooling是不可学习的，这可能造成GAN训练困难使⽤滑动卷积（步长⼤于1），让其可以学习⾃⼰的下采样策略⽣成器：滑动反卷积通过插值法上采样，插值⽅法是固定的，不可学习的，这可能给训练造成困难使⽤滑动反卷积（进⾏扩展），让其可以学习⾃⼰的上采样策略WGAN/WGAN-GPWasserstein GAN with Weight Clipping/ Gradient Penalty原始GAN存在的问题训练困难：⽣成器⽆法⽣成想要的数据模式崩塌：⽣成器⽆法学习到完整的数据分布JS散度已知GAN⽹络的⽬标函数所以可以看到GAN⽹络的训练效果是和JS散度相关联的分析任意⼀个点x对JS散度的贡献：当P1(x)=0andP2(x)=0（即该数据既没有在真实数据中出现，也没有在⽣成数据中出现）JS(P1||P2)=0，对计算JS散度⽆贡献当P1(x)!=0andP2(x)=0或P1(x)=0andP2(x)!=0贡献等与常数log2，但梯度等于零当P1(x)!=0andP2(x)!=0对计算JS散度有贡献且不为常熟，因此梯度不为零但P data(x)与P g(x)发⽣不重叠（或重叠部分可忽略）的可能性⾮常⼤，即P1(x)!=0andP2(x)!=0这种情况发⽣概率很⼩GAN：真实数据分布P data和⽣成数据分布P G是⾼维空间中的维度流形，它们重叠的区域可以忽略不记（能够提供梯度信息的数据可以忽略不记） == =》所以⽆论它们相距多少，其JS散度都是常数（仅当完全重合时，JS散度为零），导致⽣成器的梯度（近似）为零，造成梯度消失===》GAN优化困难Wasserstein距离W(P_1,P_2) = inf_{γ\sim\prod(P_1,P_2) E_{(x,y)\simγ}[||x-y||]}\prod(P_1,P_2)：P1和P2组合起来的所有可能的联合分布的集合|| x - y ||：样本x和y的距离inf：所有可能的下界假设对于P1和P2上的点x，y有⼀个联合分布γ；在这个联合分布上取⼀对点(x,y)，计算他们的距离||x-y||，然后通过很多的点，计算出它的期望；然后我们再遍历所有可能的联合分布，得到⼀个最⼩的距离，就是我们定义的W距离。
GAN(生成对抗网络)实现原理
GAN（生成对抗网络）实现原理生成对抗网络（GAN）是一种用于生成模型的机器学习技术，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。
该网络的主要目标是通过训练两个竞争的神经网络模型，生成接近于真实数据分布的新样本。
GAN在图像生成、图像修复、文本生成等领域取得了重要的突破。
本文将介绍GAN的实现原理以及训练过程。
1. GAN基本结构GAN由两个主要的神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。
生成器的作用是生成伪造的数据，而判别器的作用是对真实数据和生成器生成的数据进行区分。
2. 训练过程GAN的训练过程可以分为以下几个步骤：- 初始化生成器和判别器的参数。
- 利用真实数据对判别器进行训练。
判别器在训练过程中学习如何区分真实数据和生成的数据。
- 利用生成器生成一批伪造的数据，并将这些数据与真实数据混合成一个训练集。
- 利用混合的训练集对判别器进行再次训练，目的是使判别器更加准确地区分真实数据和生成的数据。
- 在训练过程中，生成器和判别器相互竞争，不断调整自己的参数，直到达到一个平衡状态。
3. 损失函数GAN使用一个特定的损失函数来度量生成器和判别器的性能。
- 生成器的损失函数是生成的数据与真实数据之间的差异。
- 判别器的损失函数是判别器对真实数据和生成的数据进行分类的准确性。
通过优化这两个损失函数，可以使生成器和判别器达到一个动态平衡状态。
4. 训练技巧为了提高GAN的性能，可以采用一些训练技巧：- Batch Normalization: 在生成器和判别器中使用批量归一化，可以提高网络的稳定性和训练速度。
- 生成器和判别器的学习率：可以根据实际情况调整生成器和判别器的学习率，以提高训练效果。
- 权重正则化：通过对生成器和判别器的参数进行正则化处理，可以减少过拟合的发生。
5. GAN的应用GAN在图像生成、图像修复、文本生成等领域有着广泛的应用。
- 图像生成：GAN可以生成逼真的图像，例如生成逼真的人脸图像。
生成对抗网络(GAN)的原理和应用
生成对抗网络（GAN）的原理和应用生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种由两个神经网络组成的模型，分别为生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。
GAN的基本原理是通过生成器和判别器之间的对抗学习来实现数据的生成和判别。
生成器通过学习真实数据分布，可以生成逼真的合成数据，而判别器则负责对真假数据进行判别。
一、GAN的原理GAN模型的基本结构是由两个神经网络组成的，分别为生成器和判别器。
生成器接收一个随机向量作为输入，通过一系列的隐藏层转换和映射，最终生成一张与真实数据相似的图片。
判别器则接收一张图片作为输入，并输出一个0到1之间的概率值，用于判断输入的图片是真实数据还是生成器生成的合成数据。
生成器和判别器通过对抗学习的方式进行训练。
训练过程中，生成器通过生成一些合成数据来欺骗判别器，而判别器则通过判断输入的数据是真实还是合成来提高自己的准确性。
双方在不断的对抗中逐渐提高自己的能力，最终生成器可以生成接近真实数据的合成数据，而判别器也能够准确地判断数据的真实性。
二、GAN的应用1. 图像生成GAN在图像生成方面有着广泛的应用。
通过学习真实图像数据的分布，生成器可以生成逼真的合成图像。
这在游戏制作、电影特效等领域有着重要的应用。
2. 图像修复和增强GAN可以通过学习真实图像数据的分布，对受损或低质量的图像进行修复和增强。
通过生成合成数据，可以填补图像中的缺失或损坏部分，提高图像的质量和清晰度。
3. 视频生成和预测GAN可以生成逼真的合成视频。
通过对视频数据的学习和模拟，生成器可以合成出看起来与真实视频相似的合成视频。
而通过给生成器输入一些前面的视频帧，可以预测出未来的视频帧。
4. 文字生成除了图像和视频，GAN也可以用于生成文字。
通过对真实文本数据的学习，生成器可以生成逼真的合成文本，甚至可以模拟出不同风格的文本。
5. 噪声去除GAN可以从受损的数据中恢复出原始的无噪声数据。
计算机视觉PPT课件：生成对抗网络
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MLE
MLE： 求使得出现该组样本的概率最大的θ值。 实际中为了便于分析，定义了对数似然函数
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VAE
经典的自编码机： 左侧把原始图像编码卷积（编码）成向量；
度的变体，解决了KL散度非对称的问题。一般地 ，JS散度是对称的，其取值是0到1之间。
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VAE
Reparameterization： VAE模型并没有真正的
用z∼ N(μ,σ)来采样得到 z变量， 因为这样采样 之后，没有办法对(μ,σ) 进行求导。 先采样一个标准高斯分 布(正态分布):Є∼ N(0,1), 然后z=μ+Є∗ σ，这样得 到的z就是服从 z∼ N(μ,σ)，同时也可以 正常的对(μ,σ)进行求导 了。
• G-step：
• 生成器最小化目标
• 判别器将生成数据识别为假的概率的log值
• 均衡点是判别器代价函数的鞍点（Saddle Point） • 类似于Jensen-Shannon divergence
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生成式对抗网络（GAN）
变换成这个样子是为了引入KL散度和JS散度
在最优判别器下，GAN定义的生成器loss可等价变 换为最小化真实分布与生成分布之间的JS散度。
• 构建高维、复杂概率分布 • 数据缺失 • 多模态输出 • 真实输出任务 • 未来数据预测
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生成模型
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MLE
样本集中的样本都是独立同分布，可以只考虑 一类样本集D，来估计参数向量θ。记已知的样 本集为：
似然函数（linkehood function）：联合概率密度 函数p(D|θ)称为相对于的θ的似然函数。
了解生成对抗网络(GAN)及其在AI中的应用
了解生成对抗网络（GAN）及其在AI中的应用生成对抗网络（GAN）是一种近年来在人工智能领域快速发展的重要技术。
它由一组博弈模型组成，包括生成器网络和判别器网络。
生成器网络旨在生成具有与训练数据相似统计特征的新样本，而判别器网络则旨在鉴别生成器网络生成的样本与真实样本之间的差异。
这两个网络相互博弈，并通过反复迭代来提高各自的表现。
GAN 可以被广泛应用于人工智能领域的多个任务，如图像生成、图像修复、语音合成等。
本文将详细介绍生成对抗网络的原理及其在人工智能中的应用。
一、GAN的原理生成对抗网络的核心理念是通过让生成器网络和判别器网络相互博弈来实现训练过程。
生成器网络以随机噪声作为输入，并生成类似于训练数据的样本。
判别器网络则负责将生成器网络生成的样本与真实样本区分开来。
在每一轮迭代中，生成器网络通过生成样本来欺骗判别器网络，而判别器网络则尽可能准确地判断样本的真假。
通过反复的迭代训练，生成器和判别器网络逐渐提高自己的能力，最终达到一种动态平衡。
二、GAN在图像生成中的应用GAN在图像生成领域有着广泛的应用。
通过训练生成器网络，我们可以生成具有逼真外观的新图像。
这对于电影特效、游戏设计等领域有着重要意义。
GAN还可以用于图像超分辨率重建，通过学习高分辨率图像与低分辨率图像之间的映射关系，我们可以从模糊的图像中还原出更加清晰的图像。
三、GAN在图像修复中的应用图像修复是指通过补全丢失或损坏的图像部分来恢复原始图像的过程。
GAN可以通过学习训练集中的图像上下文信息，帮助我们实现图像修复任务。
生成器网络可以根据已有的图像来生成缺失部分的内容，判别器网络则负责判断修复后的图像是否真实。
通过迭代训练，我们可以得到高质量的图像修复结果。
四、GAN在语音合成中的应用GAN在语音合成领域也具有潜力。
通过训练生成器网络，我们可以生成逼真的人工合成语音。
这对于语音助手、虚拟主播等技术应用有重要作用。
GAN还可以用于情感语音合成，即根据文字输入生成带有特定情感的语音。
生成式对抗网络
1949年，心理学家Hebb实现了对脑细胞之间相互影响的数学描述，从心理学 的角度提出了至今仍对神经网络理论有着重要影响的Hebb学习法则。
1958年，E.Rosenblatt提出了描述信息在人脑中贮存和记忆的数学模型，即著 名的感知机模型（Perceptron）。
1962年，Widrow和Hoff提出了自适应线性神经网络，即Adaline网络，并提出 了网络学习新知识的方法，即Widrow和Hoff学习规则（即δ学习规则），并用电 路进行了硬件设计。
交织在一起的网状结构构成，其中大脑皮层约140亿个神经元，小脑皮层约1000 亿个神经元。
人脑能完成智能、思维等高级活动，为了能利用数学模型来模拟人脑的活动 ，导致了神经网络的研究。
第8章 生成式对抗网络
❖8.1原始生成式对抗网络
❖8.1.1 GAN原理 ❖ GAN的目的是通过一定的方法模拟出一种数据的概
第8章 生成式对抗网络
❖8.1原始生成式对抗网络
❖8.1.1 GAN原理 ❖ GAN的优化目标函数：
min maxV(D, G) GD
x~ pdata (x)[logD( x)]
z~pz (z)[log(1 D(G(z))]
❖ 这个式子表示的是D想办法增加V的值，G想办法减 小V的值，两者在相互的对抗。怎样达到这个优化目 标函数平衡点呢？下面是训练的过程：
6.1 神经网络发展历史
神经网络的发展历程经过4个阶段。 1 启蒙期（1890-1969年）
1890年，W.James发表专著《心理学》，讨论了脑的结构和功能。 1943年，心理学家W.S.McCulloch和数学家W.Pitts提出了描述脑神经细胞动作 的数学模型，即M-P模型（第一个神经网络模型）。
介绍生成式对抗网络(GAN)中的条件GAN
介绍生成式对抗网络（GAN）中的条件GAN生成式对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，广泛用于图像生成、自然语言处理等领域。
在GAN的基础上，条件GAN（Conditional GAN）通过引入条件信息，使模型能够有针对性地生成特定类别的样本。
本文将介绍生成式对抗网络中的条件GAN，并探讨其在图像生成和文本生成方面的应用。
一、生成式对抗网络简介生成式对抗网络由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，两者通过对抗的方式训练，不断优化模型的生成能力和判别能力。
生成器的目标是生成逼真的新样本，而判别器的目标是区分生成的样本和真实样本。
通过这种对抗训练，GAN不仅可以学习到数据的分布，还可以生成与真实样本相似的新样本。
二、条件GAN的原理条件GAN是在普通GAN的基础上引入了条件信息，即在生成样本时，额外提供一个条件向量。
这个条件向量可以是任意类型的辅助信息，比如类别标签、图像描述等。
通过将条件信息与生成器和判别器相结合，条件GAN可以生成具有特定属性或特征的样本。
三、条件GAN的生成器和判别器在条件GAN中，生成器G的输入由两部分组成：一个随机向量z和一个条件向量c。
随机向量z用于控制生成样本的多样性，而条件向量c用于指导生成样本的特征。
生成器G的目标是生成逼真的样本，使得判别器无法区分它们与真实样本的差异。
判别器D也会接收条件向量作为输入，并通过判断输入样本的真实性来训练自身的判别能力。
判别器的目标是尽可能准确地区分生成样本和真实样本。
四、条件GAN的应用1. 图像生成条件GAN在图像生成任务中表现出色。
通过为生成器提供类别标签，可以实现根据指定类别生成逼真的图像。
例如，在人脸生成任务中，生成器可以通过条件向量指定人物的性别、年龄等属性，从而生成符合条件的新样本。
这为虚拟现实、人脸生成等领域提供了有力支持。
2. 文本生成条件GAN也可以应用于文本生成任务。
将条件向量设置为文本描述或情感标签，生成器可以根据条件信息生成特定风格或主题的文本。
生成式对抗网络ppt课件
GAN
生成对抗网络，由两个网络 组成，即生成器和判别器，生成器 用来建立满足一定分布的随机噪声 和目标分布的映射关系，判别器用 来区别实际数据分布和生成器产生 的数据分布。
请在此添加你的标题 GAN的理论及衍生模型
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生成式对抗网络--GAN理论
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生成式对抗网络--GAN的基本框架
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生成式对抗网络--训练方法
黑色大点虚线P(X)是真实的数 据分布
A.Pg和Pdata 相似，D是部分精 确的分类器
绿线G（z）是通过生成模型产 生的数据分布（输入是均匀分 布变量z，输出是绿色的线）
B.D被训练以区分样本和数据，并 收敛到
蓝色的小点虚线D（X）代表判 别函数
C.在更新g之后，d的梯度引导g(Z) 流向更有可能被归类为数据的区域。
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生成式对抗网络
Generative Adversarial Network
---不要怂，就是GAN---
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June 1,2018
早期理论积累 GAN的理论及衍生模型 GAN的应用介绍
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生成式对抗网络---Байду номын сангаас弈论
生成式对抗网络
GAN起源于博弈论中的二人零和博弈（two-player game） 博弈方a:生成式模型（generative model） 博弈方b:判别式模型（discriminative model） 生成模型G: 捕捉样本数据的分布，用服从某一分不（均匀分布，高斯分布）的噪声z生成 一个类似真实训练数据的样本，追求效果是越像真实的越好。
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生成式对抗网络--如何定义损失
人工智能原理Lecture 8 生成性对抗网络 Generative Adversarial Networks -PPT精品课件
6
Magic of GANs
• Which one is Computer generated?
Artificial Intelligence
November 27, 2019
7
Magic of GANs
Artificial Intelligence
November 27, 2019
8
GAN’s Architecture
Lecture 8: Generative Adversarial Network
Artificial Intelligence
Generative Adversarial Networks
• Genarative • Learn a generative model
• Adversarial • Trained in an adversarial setting
November 27, 2019
15
Mathematical formulation
Artificial Intelligence
November 27, 2019
16
Advantages of GANs
Artificial Intelligence
November 27, 2019
17
Problems with GANs
November 27, 2019
20
Formulation
Artificial Intelligence
• GANs instead involve two (or more) players
November 27, 2019
10
Training Discriminator
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2015年的DCGAN把类似的理念应用到人脸图
像上。通过对编码（输入的随机向量）进行 代数运算，控制生成人脸图像的属性。
T S
Wasserstein距离又叫Earth-Mover（EM）距离， 定义如下：
Ⅱ反对直“(过于观沙Pr来每,上 土P说一g可”) ，个是以挪Ⅱ可把到Pr(能理P和Pr的,g解PP“联gg为位)组合中在置合分每”γ起布一这所来γ个个而需的分“言的所布路，“有的径可消可边规以耗能缘划从”的分”，中联布下而采合都把样W分是得(P布PrP到r,r的这和P一集堆g个)P合g。， 真就实是样“本最x优和路一径个规生划成”样下本的y“，最并小算消出耗这”对，样所本以的才距叫离 ||x yE|a|r，th所-M以ov可er以（计推算土该机联）合距分离布。γ下样本对距离的期望值 。 在所有可能的联合分布中能够对这个期望值取到的下界 ， 就W定as义se为rstWeainss距er离ste相in比距K离L散。度、JS散度的优越性在于，即 便两个分布没有重叠，Wasserstein距离仍然能够反映它 们的远近。
生成器要近似地最小化Wasserstein距离，可 以最小化 L，由于Wasserstein距离的优良性 质，我们不需要担心生成器梯度消失的问题。 再考虑到 L 的第一项与生成器无关，就得到 了WGAN的两个loss
生ห้องสมุดไป่ตู้器损失函数： 判别器损失函数：
可以指示训练进程，其数值越小，表示真实分 布与生成分布的Wasserstein距离越小，GAN训 练得越好。
DBN(Deep Belief Networks)：用单 个RBM和若干有 向层构成网络。
对抗网络：使用两个网络互相竞争，称之为 对抗式(adversarial)结构
随机 向量
随机 取样
生成器G：通过一个参数化概率生 成模型(通常用深度神经网络进行 参数化)进行概率分布的逆变换采 样，得到一个生成的概率分布。
直白的想法是，根据训练集估计样本分布 p(x)。之后对p(x)进行采样，可以生成“和训 练集类似”的新样本。
对于低维样本，可以使用简单的，只有少量 参数的概率模型（例如高斯）拟合p(x)，但 高维样本（例如图像）就不好办了。
RBM(Restricted Boltzmann Machine)： 构造一个无向图，图的能量和节点取值 的概率有指数关系。利用训练集设定计图算复杂 中节点和边的系数，用来表述样本中单 个元素和相连元素的关系。
构造一个含参数 w、最后一层不是非线性激 活层的判别器网络，在限制 w 不超过某个范 围的条件下，使得
尽可能取到最大，此时 L 就会近似真实分布 与生成分布之间的Wasserstein距离（忽略常 数倍数 K）
原始GAN的判别器做的是真假二分类任务， 所以最后一层是sigmoid，但是现在WGAN 中的判别器 做的是近似拟合Wasserstein 距离，属于回归任务，所以要把最后一层 的sigmoid拿掉
判别器D： 给定样本， 判断(通常 也是深度卷 积神经网络) 这个样本来 自真实数据 还是伪造数 据。
这个Loss其实就是交叉熵。对于判别器D，它的任务 是最小化 -L(G,D) ，即
如果采用零和博弈，生成器G的目标是最小化L(G,D)， 而实际操作发现零和博弈训练效果并不好，G的目标一 般采用最小化
非监督学习：训练集没有标注，学习的结果 是数据的隐含规律，表现形式可以使数据按 相似性分组、数据的分布、数据分量间的关 联规则，最主要的是探讨非监督学习中的聚 类问题。
GAN 是Ian Goodfellow在2014年的经典之作， 在许多地方作为非监督深度学习的代表作给 予推广。 GAN解决了非监督学习中的著名问 题：给定一批样本，训练一个系统，能够生 成(generate)类似的新样本。
或 一般来说，更新D是，G是固定的；更新G时，D是固 定的。
在原始GAN的（近似）最优判别器下，第一 种生成器loss面临梯度消失问题，第二种生 成器loss面临优化目标荒谬、梯度不稳定、 对多样性与准确性惩罚不平衡导致缺乏多样 性的问题。
原始GAN问题的根源可以归结为两点，一是 等价优化的距离衡量（JS散度、KL散度）不 合理，二是生成器随机初始化后的生成分布 很难与真实分布有不可忽略的重叠。
Wasserstein距离定义中的没法直接求解，用 了一个已有的定理把它变换为如下形式：
Lipschitz连续：对于连续函数f，存在常数K大 于等于0，使得：对于定义域内任意x1，x2满 足：
把 f 用一个带参数 w 的神经网络来表示，并
对w进行限制
，此时所有偏导
数也不会超过某个范围使得f Lipschitz连续。