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基于生成对抗网络.docx
资料介绍
基于生成对抗网络（GAN）的方法
GAN的核心原理与基础结构
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）由Ian Goodfellow在2014年提出，核心思想来源于博弈论中的零和博弈，通过两个神经网络（生成器G和判别器D）的相互对抗训练完成学习任务。生成器的目标是学习真实数据的分布，生成尽可能接近真实样本的伪造数据；判别器的目标是区分输入数据是来自真实样本还是生成器的伪造样本，二者在对抗过程中不断优化，最终达到纳什均衡——生成器能够完美拟合真实数据分布，判别器无法区分生成样本与真实样本，输出概率恒为0.5。
基础模块结构
1. 生成器（Generator）生成器接收一个随机噪声向量z（通常服从均匀分布或高斯分布），通过上采样、全连接层或反卷积层等操作将低维噪声映射到高维数据空间，输出和真实样本维度一致的生成样本G(z)。生成器的学习目标是让生成样本尽可能符合真实数据的分布，欺骗判别器做出错误判断。
2. 判别器（Discriminator）判别器是一个二分类网络，输入是真实样本x或生成样本G(z)，输出一个0到1之间的概率值D(x)，表示输入数据是真实样本的概率，输出1代表判定输入为真实数据，输出0代表判定输入为生成数据。判别器的学习目标是准确区分真实样本和生成样本，输出正确的分类结果。
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