https://www.toutiao.com/a6708994742929064451/
生成式对抗网络 (Generative adversarial networks, GAN) 是当前人工智能学界最为重要的研究热点之一. 其主要思想是设置一个零和博弈, 通过两个玩家的对抗实现学习. 博弈中的一名玩家称为生成器, 它的主要工作是生成样本, 并尽量使得其看上去与训练样本一致. 另外一名玩家称为判别器, 它的目的是准确判断输入样本是否属于真实的训练样本. 一个常见的比喻是将这两个网络想象成伪钞制造者与警察. GAN的训练过程类似于伪钞制造者尽可能提高伪钞制作水平以骗过警察, 而警察则不断提高鉴别能力以识别伪钞. 随着GAN的不断训练, 伪钞制作者与警察的能力都会不断提高.
生成式对抗网络
相比以往的生成模型, GAN模型具有以下几点明显的优势: 一是数据生成的复杂度与维度线性相关, 对于较大维度的样本生成, 仅需增加神经网络的输出维度, 不会像传统模型一样面临指数上升的计算量; 二是对数据的分布不做显性的限制, 从而避免了人工设计模型分布的需要; 三是GAN生成的手写数字, 人脸, CIFAR-10等样本较VAE, PixelCNN等生成模型更为清晰.
GAN突出的生成能力不仅可用于生成各类图像和自然语言数据, 还启发和推动了各类半监督学习和无监督学习任务的发展. 结合GAN, 研究者在数据填报, 图像翻译, 数据合成, 模仿学习等诸多方面取得了突破性的进展.
GAN与传统方法的数据填补效果[3]
iGAN的生成样例[4]
图对图翻译 [5]
使用GAN合成数据训练机械臂 [6]
然而, 原始GAN模型也存在许多问题, 包括收敛困难, 无法生成离散数据, 难以评价等. 本文对GAN近年来的发展进行了综述, 对GAN在生成机制, 判别机制两方面的改进进行了介绍, 并梳理了其应用领域. 在此基础上探讨了GAN与平行思想的关系.
组织结构
参考文献
[1] I. Goodfellow et al., “Generative adversarial nets,” in Advances in neural information processing systems, 2014, pp. 2672–2680
[2] I. Goodfellow, “NIPS 2016 Tutorial: Generative Adversarial Networks,” arXiv:1701.00160 [cs], Dec. 2016(arXiv: 1701.00160)
[3] S. Iizuka, E. Simo-Serra, and H. Ishikawa, “Globally and locally consistent image completion,” ACM Transactions on Graphics, vol. 36, no. 4, pp. 1–14, Jul. 2017
[4] J.-Y. Zhu, P. Krähenbühl, E. Shechtman, and A. A. Efros, “Generative Visual Manipulation on the Natural Image Manifold,” in European Conference on Computer Vision, 2016, pp. 597–613
[5] P. Isola, J.-Y. Zhu, T. Zhou, and A. A. Efros, “Image-to-image translation with conditional adversarial networks,” arXiv preprint arXiv:1611.07004, 2016
[6] K. Bousmalis et al., “Using Simulation and Domain Adaptation to Improve Efficiency of Deep Robotic Grasping,” arXiv:1709.07857 [cs], Sep. 2017(arXiv: 1709.07857)
文章信息：林懿伦, 戴星原, 李力, 王晓, 王飞跃. 人工智能研究的新前线：生成式对抗网络. 自动化学报, 2018, 44(5): 775-792.