什么是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) (GaN) ？

什么是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) (GaN) ？

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，或簡(jiǎn)稱 GAN，是一種使用深度學(xué)習(xí)方法（例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）進(jìn)行生成建模的方法。

生成式建模是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一項(xiàng)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)，它涉及自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)中的規(guī)律或模式，從而使模型可用于生成或輸出可能從原始數(shù)據(jù)集中提取的新示例。

GaN 是一種訓(xùn)練生成模型的巧妙方法，通過(guò)將問(wèn)題構(gòu)建為具有兩個(gè)子模型的監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題：我們訓(xùn)練生成新示例的生成器模型，以及嘗試將示例分類為真實(shí)示例的判別器模型（來(lái)自域）或偽造（生成）。這兩個(gè)模型在零和游戲中一起訓(xùn)練，對(duì)抗性，直到鑒別器模型被愚弄了大約一半的時(shí)間，這意味著生成器模型正在生成似是而非的例子。

GaN 是一個(gè)令人興奮且瞬息萬(wàn)變的領(lǐng)域，它兌現(xiàn)了生成模型在一系列問(wèn)題領(lǐng)域生成真實(shí)示例的能力，尤其是在圖像到圖像的翻譯任務(wù)中，例如將夏天的照片翻譯成冬天或白天的照片到晚上，并生成逼真的物體、場(chǎng)景和人物照片，即使是人類也無(wú)法分辨是假的。

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