生成对抗网络

                     

贡献者: xzllxls

   生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)是基于神经网络结构的生成模型,是深度学习中的一种主流方法.该模型在各种问题场景,比如数据生成、艺术造作、图像修复、图像风格转换、语音合成、文本图像互相转换等中均有十分广泛的应用.

   生成对抗网络模型主要包含两个网络结构:一是捕获数据分布的生成模型,也称为生成器(通常用 $G$ 表示),二是估计来自训练数据(而不是 $G$)样本的概率的判别模型,也称为判别器(通常用 $D$ 表示).生成器 $G$ 的训练步骤是要最大化判别器 $D$ 做出错误判断的概率.这个框架对应于最小最大化两人博弈.在生成器 $G$ 和判别器 $D$ 的任意函数的解空间中,存在一个独一无二的解,生成器还原训练数据分布,判别器处处等于 $1/2$.

图
图 1:生成对抗网络示意图

   生成器在数据 $x$ 上的分布记为 $p_g$,输入生成器的随机变量,即噪音,记为 $z$,其分布为 $p(z)$.生成器本质上是一个从潜在空间(latent space),即输入的随机噪音,到数据空间(data space)的映射,是由多层神经网络表示的带有参数 $\theta_g$ 的可微分函数,记为 $G(z;\theta_g)$,参数 $\theta_g$ 的值是模型训练时确定的,也就是学习出来的. 生成器和判别器玩的是双人最小最大游戏,其价值函数为:

\begin{equation} \mathop{\min}\limits_G \mathop {\max }\limits_D V(D,G)=E_{x\sim p_{data}(x)}[logD(x)]+E_{z\sim p_z(z)}[log(1-D(G(z)))] \end{equation}

   判别器的训练目标是尽可能分辨出数据是来自真实数据集,还是由生成器伪造的.通常会将真实数据的标签设置为 $1$,生成器产生的数据的标签设置为 $0$.生成器训练的目标是尽可能迷惑判别器,以使其无法准确辨别数据是真实的,还是生成器产生的.

   训练生成对抗网络时,会将生成器和判别器连接成一个网络.判别器参数保持不变,更新生成器参数;生成器参数保持不变,更新判别器参数.生成器和判别器连续不断地交替更新,直至训练结束.

图
图 2:网络演化过程

   随着人们研究的深入,生成对抗网络又出现多种变体.主要有:条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Nets, cGAN)和循环生成对抗网络(Cycle Generative Adversarial Network, CycleGAN).

   参考文献:

  1. I. Goodfellow et al., “Generative adversarial nets,” in Advances in neural information processing systems, 2014, pp. 2672–2680.

致读者: 小时百科一直以来坚持所有内容免费,这导致我们处于严重的亏损状态。 长此以往很可能会最终导致我们不得不选择大量广告以及内容付费等。 因此,我们请求广大读者热心打赏 ,使网站得以健康发展。 如果看到这条信息的每位读者能慷慨打赏 10 元,我们一个星期内就能脱离亏损, 并保证在接下来的一整年里向所有读者继续免费提供优质内容。 但遗憾的是只有不到 1% 的读者愿意捐款, 他们的付出帮助了 99% 的读者免费获取知识, 我们在此表示感谢。

                     

友情链接: 超理论坛 | ©小时科技 保留一切权利