GAN網路理解與實現
一、GAN網路的基本理解
- GAN(Generative Adversarial Net)又稱之為生成對抗網路，最少是由被稱作“GANs 之父”的”Lan GoodFellow在 2014年開創性地提出.
- 正如諸多介紹中表述的，GAN的思想是一種二人聯合博弈的思想，博弈雙方的利益之和是一個常數，通過博弈分到個人的利益可能你多我少或者你少我多，但總的利益是固定不變的。
- GAN中存在的兩個博弈者，一個名字為：生成模型G(Generative Models)。另一個名字為：判別模型D(Discriminative Models)。
- 生成模型功能類似一個樣本生成器，輸入一組隨機數字，然後生成一張影象；判別模型功能則針對輸入的影象，判別影象的真假，輸出的是圖片為真的概率值
- 生成模型則致力於生成儘可能逼真的影象，判別模型則儘可能地把假影象剔除出來，二者則相互博弈，共同訓練提高。
二、GAN網路在影象中的應用
三、參考資料
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