概念

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks， GANs）是一种深度学习模型，由 Ian Goodfellow 等人于2014年提出。GAN 的目标是通过训练两个神经网络（生成器和判别器），使得生成器能够生成与真实数据相似的样本，而判别器能够区分真实样本和生成样本。这两个网络相互对抗，形成了一种博弈的训练过程。

GAN 的主要组成部分：

1. 生成器（Generator）：

   • 生成器的目标是生成与真实数据相似的样本。
   • 通常由一个神经网络构成，接受随机噪声（潜在空间的采样值）作为输入，输出模型生成的样本。

2. 判别器（Discriminator）：

   • 判别器的目标是区分真实样本和生成样本。
   • 也是一个神经网络，接受真实样本或生成样本作为输入，输出样本的真假概率。

3. 损失函数：

   • GAN 的损失函数是一个博弈过程。生成器追求欺骗判别器，使得生成的样本越来越接近真实样本；判别器追求正确区分真实和生成样本。
   • 损失函数通常使用对抗损失（Adversarial Loss），也被称为二分类交叉熵损失。

GAN 的训练过程：

1. 生成样本：</