GAN网络什么意思

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【GAN网络什么意思】

GAN网络什么意思

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GAN网络是一种机器学习方法,是一种深度学习模型,是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一 。模型通过框架中(至少)两个模块:生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出 。
原始 GAN 理论中,并不要求 G 和 D 都是神经网络,只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可 。但实用中一般均使用深度神经网络作为 G 和 D。一个优秀的GAN应用需要有良好的训练方法,否则可能由于神经网络模型的自由性而导致输出不理想 。
机器学习的模型可大体分为两类,生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model) 。判别模型需要输入变量,通过某种模型来预测。生成模型是给定某种隐含信息,来随机产生观测数据 。举个简单的例子:判别模型,给定一张图,判断这张图里的动物是猫还是狗 。生成模型,给一系列猫的图片,生成一张新的猫咪(不在数据集里)
对于判别模型,损失函数是容易定义的,因为输出的目标相对简单 。但对于生成模型,损失函数的定义就不是那么容易 。我们对于生成结果的期望,往往是一个暧昧不清,难以数学公理化定义的范式 。所以不妨把生成模型的回馈部分,交给判别模型处理 。这就是Goodfellow他将机器学习中的两大类模型,Generative和Discrimitive给紧密地联合在了一起 。