【人工智能学习笔记】4_4 深度学习基础之生成对抗网络
生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
一种深度学习模型,通过判别模型(Discriminative Model)和生成模型(Generative Model)的相互博弈学习,生成接近真实数据的数据分布或对输入数据进行分类;近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。

生成对抗网络结构
- 生成器
在给定输入数据时,理解输入,生成类似的输出 - 判别器
在给定输入数据时,将输入数据正确的分类


生成对抗网络应用实例

生成对抗网络对比
- 传统神经网络
- 根据输入数据的特征,预测输入数据的标签
- 一个神经网络是一个训练模型
- 网络训练时,依赖输入数据样本更新梯度参数

- 生成对抗网络
- 根据输入数据的标签,生成接近真实的输入分布;
- 一个网络包含生成器和判别器两个模型;
- 网络训练时,生成器模型梯度更新依赖与判别器模型
- 生成器和判别器可以是CNN、RNN神经网络

生成对抗神经网络类别

生成对抗网络的应用场景

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