前言

GAN，全称Generative Adversarial Nets，中文名是生成对抗式网络。对于GAN来说，最通俗的解释就是“伪造者-鉴别者”的解释，如艺术画的伪造者和鉴别者。一开始伪造者和鉴别者的水平都不高，但是鉴别者还是比较容易鉴别出伪造者伪造出来的艺术画。但随着伪造者对伪造技术的学习后，其伪造的艺术画会让鉴别者识别错误；或者随着鉴别者对鉴别技术的学习后，能够很简单的鉴别出伪造者伪造的艺术画。这是一个双方不断学习技术，以达到最高的伪造和鉴别水平的过程。 然而，稍微深入了解的读者就会发现，跟现实中的造假者不同，造假者会与时俱进地使用新材料新技术来造假，而GAN最神奇而又让人困惑的地方是它能够将随机噪声映射为我们所希望的正样本，有噪声就有正样本，这不是无本生意吗，多划算～

另一个情况是，自从WGAN提出以来，基本上GAN的主流研究都已经变成了WGAN上去了，但WGAN的形式事实上已经跟“伪造者-鉴别者”差得比较远了。而且WGAN虽然最后的形式并不复杂，但是推导过程却用到了诸多复杂的数学，使得我无心研读原始论文。这迫使我要找从一条简明直观的线索来理解GAN。幸好，经过一段时间的思考，有点收获。

点击阅读全文...

分类：信息时代 标签：概率, 无监督, GAN, 生成模型 阅读全文 110 评论