本節課主要是對GAN的發展進行了介紹，包括基本原理，訓練方法，存在問題，改進以及應用場景等。實踐作業則為手寫數字生成。課程地址為：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/preview/493290。

文章目錄

• • 1.什么是GAN?
  • 2.GAN的基本原理和改進
  • • 2.1 GAN的基本原理
    • 2.2 GAN的訓練
    • 2.3 GAN存在的問題與改進

1.什么是GAN?

首先是介紹什么是GAN，本質上是通過對抗的方式去學習數據分布的生成式模型，核心思想是：生成網絡G和對抗網絡D不斷博弈，達到生成真實數據的目的。

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2.GAN的基本原理和改進

自從2014年GAN首次被提出來之后，其發展進程可以歸結為以下脈絡：

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2.1 GAN的基本原理

GAN的思想是來自于博弈論中的零和游戲，生活中一個常見的例子就是制造假鈔和驗鈔機之間的關系。

2.2 GAN的訓練

機器學習或深度學習中，要想訓練模型，都要找到其目標函數，GAN的目標函數如下，分為兩個方面：

• 判別器希望自身的獎勵最大化
• 生成器希望判別器的獎勵最小化

訓練方法如下，這里需要訓練生成器和判別器，而兩個又相互依賴，因此訓練時要鎖定一個，訓練另一個。

GAN的訓練細節和可視化如下：

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2.3 GAN存在的問題與改進

GAN雖然功能很強大，但是也存在一些問題：不收斂，模式坍塌。

下面介紹了對應的解決方案：對目標函數進行改進，對網絡結構進行改進，



最后介紹一下WGAN:

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最后是使用GAN生成手寫數字，這部分網上資料比較多，代碼就不貼了。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的百度顶会论文复现（2）：GAN综述的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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