一、gan的思想
gan的核心所做的事情是在解決乙個argminmax的問題，公式：
1、求解乙個discriminator，可以最大尺度的丈量generator 產生的資料和真實資料之間的分布距離
2、求解乙個generator，可以最大程度減小產生資料和真實資料之間的距離
gan的原始公式如下：
實際上，我們不可能真求期望，只能sample出data來近似求解，於是，公式變成如下：
於是，求解v的最大值，變成了乙個二分類問題，變成了求交叉熵的最小值。
二、**
public class gan
indarray trueexp = train.next().getfeatures();
indarray z = nd4j.rand(new long , new normaldistribution());
multidataset datasetd = new org.nd4j.linalg.dataset.multidataset(new indarray ,
new indarray );
for(int m=0;m<10;m++)
z = nd4j.rand(new long , new normaldistribution());
multidataset datasetg = new org.nd4j.linalg.dataset.multidataset(new indarray ,
new indarray );
traing(net, datasetg);
if (i % 10000 == 0)
} }public static void traind(computationgraph net, multidataset dataset)
public static void traing(computationgraph net, multidataset dataset)
}
1、dl4j並沒有提供像keras那樣凍結某些層引數的方法，這裡採用設定learningrate為0的方法，來凍結某些層的引數
2、這個的更新器，用的是sgd，不能用其他的（比方說adam、rmsprop），因為這些自適應更新器會考慮前面batch的梯度作為本次更新的梯度，達不到不更新引數的目的
3、這裡用了stackvertex，沿著第一維合併張量，也就是合併真實資料樣本和generator產生的資料樣本，共同訓練discriminator
4、訓練過程中多次update discriminator的引數，以便量出最大距離，讓後更新generator一次
5、進行10w次迭代
三、generator生成手寫數字
載入訓練好的模型，隨機從normaldistribution取出一些噪音資料，丟給模型，經過feedforward，取出最後一層generator的啟用值，便是我們想要的結果，**如下：
public class loadgan , new normaldistribution()), trueexp }, false);
indarray indarray = map.get("g3");// .reshape(20,28,28);
listlist = new arraylist<>();
for (int j = 0; j < indarray.size(0); j++)
mnistvisualizer bestvisualizer = new mnistvisualizer(1, list, "gan");
bestvisualizer.visualize(); }
public static class mnistvisualizer
public mnistvisualizer(double imagescale, listdigits, string title, int gridwidth)
public void visualize()
frame.add(panel);
frame.setvisible(true);
frame.pack();
} public listgetcomponents()
imageicon orig = new imageicon(bi);
image imagescaled = orig.getimage().getscaledinstance((int) (imagescale * 28), (int) (imagescale * 28),
image.scale_default);
imageicon scaled = new imageicon(imagescaled);
images.add(new jlabel(scaled));
}return images;
} }}
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