什么是生成對抗網(wǎng)絡 (GaN) ？

什么是生成對抗網(wǎng)絡 (GaN) ？

生成對抗網(wǎng)絡，或簡稱 GAN，是一種使用深度學習方法（例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡）進行生成建模的方法。

生成式建模是機器學習中的一項無監(jiān)督學習任務，它涉及自動發(fā)現(xiàn)和學習輸入數(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 是一種訓練生成模型的巧妙方法，通過將問題構建為具有兩個子模型的監(jiān)督學習問題：我們訓練生成新示例的生成器模型，以及嘗試將示例分類為真實示例的判別器模型（來自域）或偽造（生成）。這兩個模型在零和游戲中一起訓練，對抗性，直到鑒別器模型被愚弄了大約一半的時間，這意味著生成器模型正在生成似是而非的例子。

GaN 是一個令人興奮且瞬息萬變的領域，它兌現(xiàn)了生成模型在一系列問題領域生成真實示例的能力，尤其是在圖像到圖像的翻譯任務中，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、場景和人物照片，即使是人類也無法分辨是假的。

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