GAN網路什麼意思
品牌型號:華為MateBook D15
系統:Windows 11
GAN網路是一種機器學習方法,是一種深度學習模型,是近年來複雜分佈上無監督學習最具前景的方法之一。模型通過框架中(至少)兩個模組:生成模型(GenerativeModel)和判別模型(DiscriminativeModel)的互相博弈學習產生相當好的輸出。
原始GAN理論中,並不要求G和D都是神經網路,只需要是能擬合相應生成和判別的函式即可。但實用中一般均使用深度神經網路作為G和D。一個優秀的GAN應用需要有良好的訓練方法,否則可能由於神經網路模型的自由性而導致輸出不理想。
機器學習的模型可大體分為兩類,生成模型(GenerativeModel)和判別模型(DiscriminativeModel)。判別模型需要輸入變數,通過某種模型來預測。生成模型是給定某種隱含資訊,來隨機產生觀測資料。舉個簡單的例子:判別模型,給定一張圖,判斷這張圖裡的動物是貓還是狗。生成模型,給一系列貓的圖片,生成一張新的貓咪(不在資料集裡)
對於判別模型,損失函式是容易定義的,因為輸出的目標相對簡單。但對於生成模型,損失函式的定義就不是那麼容易。我們對於生成結果的期望,往往是一個曖昧不清,難以數學公理化定義的正規化。所以不妨把生成模型的回饋部分,交給判別模型處理。這就是Goodfellow他將機器學習中的兩大類模型,Generative和Discrimitive給緊密地聯合在了一起。
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