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人工智能中的生成对抗网络与扩散模型.docx
资料介绍
人工智能中的生成对抗网络与扩散模型
生成模型是人工智能中一类重要的模型，通过学习数据分布生成新的样本。生成对抗网络（GAN）和扩散模型是两种最成功的生成模型，在图像生成、视频生成和文本生成等领域取得了突破性成果。GAN通过生成器和判别器的对抗训练生成逼真的样本，扩散模型通过逐步去噪生成高质量样本。本文系统分析GAN和扩散模型的基本原理、模型架构、训练技术以及在不同领域的应用。
生成对抗网络的基本原理
GAN的架构
GAN由生成器G和判别器D组成，生成器从随机噪声生成样本，判别器区分真实样本和生成样本。
GAN的训练
GAN的训练是生成器和判别器的博弈过程，生成器试图欺骗判别器，判别器试图正确区分真实和生成样本。训练的目标函数为：
GAN的训练挑战
GAN训练面临以下挑战：
· 模式崩溃：生成器只生成有限的样本模式
· 训练不稳定：生成器和判别器的训练难以平衡
· 梯度消失：判别器太强导致生成器梯度消失
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