[Углубленное понимание pytorch] Подробное объяснение сети противостояния поколений PyTorch (GAN)

Подробное объяснение сети противостояния генерации PyTorch (GAN)

введение

Генеративно-состязательная сеть (GAN) — это мощная генеративная модель в области глубокого обучения, впервые предложенная Яном Гудфеллоу и др. в 2014 году. Уникальной особенностью GAN является то, что он использует состязательный метод обучения, включающий две части, генератор и дискриминатор, которые конкурируют друг с другом, способствуя непрерывному обучению и совершенствованию модели. В этой статье будут подробно представлены основные принципы GAN, процесс обучения генератора и дискриминатора, а также способы реализации простой модели GAN с использованием PyTorch.

Основной принцип ГАН

GAN состоит из двух основных компонентов: Генератора и Дискриминатора. Генератор отвечает за создание поддельных выборок, похожих на реальные данные, из случайного шума, а дискриминатор отвечает за различение реальных выборок от поддельных выборок, сгенерированных генератором. два