Generative Adversarial Networks(GANs) NIPS 2016 tutorial - Insights

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生成模型类别

• 密度（概率）估计：在不了解时间概率分布的情况下，先假设随机分布，然后通过数据观测来调整确定真正的概率密度（or应该理解为无限趋近于真正的概率密度）。
• 样本生成：利用已有的训练样本数据，通过训练后的模型生成类似的“样本”。

构建生成模型
最大似然估计：给定了观察数据以评估模型参数（估计出分布模型）的方法。
当今大部分生成模型都需要用到马尔科夫链，GAN是目前唯一一种从数据观测直接一步到位的生成模型。

生成模型应用

• 对我们处理高维数据和复杂概率分布能力的很好的检测；
• 为规划RL or 模拟RL等模拟未来发展；
• 数据缺失情况：通过生成模型来补足数据；
• 输出多模结果；
• 一些实际的生成任务。

例如：预测影片的下一帧 or 图像超分辨率处理 or 从简笔画生成完整模型等。

生成模型对比

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而与之不同的，GAN的特性有：

• 使用了latent code（用以表达latent dimension、控制数据隐含关系等）
• 数据会逐渐统一
• 不需要Markov链
• 被认为可以生成最优样本（然而并没有很好的量化标准证明）

GAN如何工作？
模型G、D在相互对抗中学习：G将假数据（噪声数据）模仿成真实数据并揉进真实数据中；D将真实数据与假数据区分开。随着D的甄别能力的上升，G的造假能力逐渐上升，而这个造假能力超强的G即为我们需要得到的生成模型。

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如上图，首先模型G将噪声数据z伪装成“真实数据”x。

训练过程：
使用任意SGD方法（例如Adam）同时训练两组数据：

• 一组真实的训练数据
• 一组由G生成的造假数据

注：也可以在训练时使其中一组每跑一次，另一组跑K次。
设计目标函数来判断与监视学习效果，此目标函数思想来源于极大极小博弈（Minimax Game）。

如上图所示：
J(D)为判别网络的目标函数，J(G)为生成网络的目标函数。

• 对J(D)：这是一个交叉熵（cross entropy）函数。左边部分表示D判断出x为真x的情况，右边部分表示D判别出的由生成网络G伪造出的数据的情况。
• 对J(G): 目的与J(D)恰恰相反，所以前面加了一个负号，类似于一个Jensen-Shannon距离表达式。

即为最大最小博弈问题（Minimax Game）:两个人的零和博弈，一个想最大，另一个想最小。那么我们要找的均衡点（也就是纳什均衡）就是J(D)的鞍点(saddle point)。

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