深度学习笔记——生成对抗网络GAN

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文章目录

    • 一、基本结构
      • 生成器
      • 判别器
    • 二、损失函数
      • 判别器
      • 生成器
      • 交替优化
      • 目标函数
    • 三、GAN 的训练过程
      • 训练流程概述
      • 训练流程步骤
        • 1. 初始化参数和超参数
        • 2. 定义损失函数
        • 3. 训练过程的迭代
          • 判别器训练步骤
          • 生成器训练步骤
        • 4. 交替优化
        • 5. 收敛判别
      • GAN 训练过程的挑战
    • 四、GAN 的常见变体
      • 1. DCGAN(Deep Convolutional GAN)
      • 2. CycleGAN
      • 3. BigGAN
      • 4. StyleGAN
      • 5. cGAN(Conditional GAN)
    • 五、GAN 的应用场景
    • 六、GAN 的优势与挑战
    • 总结
  • 历史文章
    • 机器学习
    • 深度学习

生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)是一种生成模型,由 Ian Goodfellow 等人于 2014 年提出。GAN 通过两个网络——生成器(Generator)和判别器(Discriminator)之间的对抗训练,使得生成器能够生成逼真的数据,从而被判别器难以区分。GAN 已广泛应用于图像生成、图像修复、风格迁移、文本生成等任务。

论文:Generative Adversarial Nets


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