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生成对抗网络的损失函数如何设计_一文读懂生成对抗网络GANs(附学习资源)

一文读懂生成对抗网络

GANs

(附学习资源)

原文标题：

AnIntuitive Introduction to Generative

Adversarial Networks

作者：

KeshavDhandhania

、

ArashDelijani

翻译：申利彬校对：和中华本文约

4000

字，建议阅读

10

分

钟。

本文以图像生成问题引出

GAN

模型，

并介绍了

GAN

模型的

数学原理和训练过程，最后提供了丰富的

GAN

学习资料。

本文讨论生成对抗网络，简称

GANs

。在生成任务或更广泛

的无监督学习中，

GANs

是为数不多在此领域表现较好的机

器学习技术之一。特别是他们在图像生成相关任务上拥有出

色表现。深度学习领域先驱

Yann LeCun

，称赞

GAN

是机器

学习近十年来最好的想法。

最重要的是，

GAN

相关核心概念

很容易理解(事实上，读完本文后你就可以对它有个清晰的

认识)

。

我们将

GANs

应用在图像生成任务中，

并以此来解释

GANs

，

下面是本文的概要：

简单回顾深度学习图像生成问题生成任务中的关键问题生

成对抗网络挑战进一步阅读总结

简单回顾深度学习

(前馈)神经网络示意图，棕色为输入层，黄色为隐藏层，

红色为输出层

我们先简单介绍一下深度学习。上图是神经

网络示意图，它是由神经元组成，神经元之间通过边相互连

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