對抗神經網路其實是兩個網路的組合，可以理解為乙個網路生成模擬資料，另乙個網路判斷生成的資料是真實的還是模擬的。生成模擬資料的網路要不斷優化自己讓判別的網路判斷不出來，判別的網路也要優化自己讓自己判斷得更準確。二者關係形成對抗，因此叫對抗神經網路。實驗證明，利用這種網路間的對抗關係所形成的網路，在無監督及半監督領域取得了很好的效果，可以算是用網路來監督網路的乙個自學習過程。
gan由generator（生成式模型）和discriminator（判別式模型）兩部分構成。
二者結合後，經過大量次數的迭代訓練會使generator盡可能模擬出以假亂真的樣本，而discriminator會有更精確的鑑別真偽資料的能力，最終整個gan會達到所謂的納什均衡，即discriminator對於generator的資料鑑別結果為正確率和錯誤率各佔50%。
網路結構如圖所示：
判別器的目標是區分真假樣本，生成器的目標是讓判別器區分不出真假樣本，兩者目標相反，存在對抗。
GAN生成對抗神經網路原理（一）
1.基本原理 此處以生成為例進行說明 假設有2個網格，g generator 和d discriminator 功能分別是 g 生成的網格 接收乙個隨機的雜訊z,通過這個雜訊生成，記作g z d 判別網格，判別一張是不是 真實的 它的輸入引數是x，x代表一張，輸出d x 代表x真實的概率 若為1，代...
理解GAN對抗神經網路的損失函式和訓練過程
gan最不好理解的就是loss函式的定義和訓練過程，這裡用一段 來輔助理解，就能明白到底是怎麼回事。其實gan的損失函式並沒有特殊之處，就是常用的binary crossentropy，關鍵在於訓練過程中存在兩個神經網路和兩個損失函式。np.random.seed 42 tf.random.set ...
對抗神經網路的應用
接下來，我們要為你介紹一款能夠偽造人臉影象的ai neural face。neural face使用了facebook 人工智慧研究團隊開發的深度卷積神經網路 dcgan 研發團隊用由100個0到1的實數組成的1個向量z來代表每一張影象。通過計算出人類影象的分布，生成器就可以用高斯分布 gaussi...