P58 生成式对抗网络（GAN）

发布时间：2023年12月19日

Generator

network as generator
x 和 z 同时作为 network的输入
z服从一定的简单分布
生成复杂分布的y
在这里插入图片描述

为什么要训练 generator , 为什么输出是要一个分布？

在这里插入图片描述
为了适应一些具有创造性的任务，答案有多种可能。比如打游戏可能向左。可能向右。加入一个随机分布的输入，比如 0-1 分布，当随机输入为0时，左转，随机输入为1时，右转。

Unconditional generation

没有x ，输入只有z
随机分布不同的z, 会产生不同的output

在这里插入图片描述

Discrimator

输出一个scaler ，判别输出的图片与真实的二次元图像的相似度
在这里插入图片描述

generator 和 discriminator 交替互相更新进化。直到discriminator 判断输出与真实的一致

固定G 更新D，固定D ，更新G … …

目标是使得discriminator 的分数越高越好，可以使用梯度上升法

（厉害，模型生成的二次元图像）

在这里插入图片描述
（未完待续）

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_39107270/article/details/135086641
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