一、GAN網絡結構
GAN(Generative Adversarial Networks)是一種生成對抗網絡，由生成網絡(Generator)和判別網絡(Discriminator)組成。
生成網絡是一個用於生成新樣本的神經網絡，從潛在空間中隨機採樣生成新樣本。判別網絡則是一個分類器，用於區分生成的樣本和真實數據。
兩個網絡相互對抗，訓練過程中最終的目標是生成接近真實數據的樣本。
二、GAN網絡loss上升
GAN網絡的訓練方式是通過對抗訓練，即讓生成網絡和判別網絡進行不斷的博弈。
在初始階段，生成網絡的樣本質量較差，判別網絡可以輕鬆地將其識別出來，因此判別網絡的loss較低，而生成網絡的loss較高。
隨着訓練的進行，生成網絡的樣本逐漸接近真實數據，判別網絡的任務變得越來越困難，因此判別網絡的loss會逐漸上升，而生成網絡的loss會逐漸下降。
三、GAN網絡算法流程
訓練GAN網絡的算法流程如下：
1. 隨機採樣潛在向量z 2. 通過生成網絡生成樣本 3. 將生成樣本和真實數據混合，組成一個新的數據集 4. 訓練判別網絡，使其能夠區分生成樣本和真實數據 5. 固定判別網絡，訓練生成網絡，使其能夠生成更接近真實數據的樣本 6. 重複上述步驟，直到生成的樣本質量足夠好
四、GAN網絡是什麼意思
GAN網絡是Generative Adversarial Networks的縮寫，翻譯為生成對抗網絡。
所謂生成對抗，指的是生成器和判別器相互對抗的過程。生成器的目標是生成假數據，讓判別器無法區分真假；判別器的目標是區分真實數據和生成的假數據。
五、GAN網絡模型
GAN網絡的基本模型是一組包含生成器和判別器的神經網絡，其結構如下圖所示：
G
z ----> Generator ----> 生成的樣本
^
|
真實數據 ----> D ----> 判別結果(真/假)
六、GAN網絡的原理
GAN網絡的原理是基於對抗學習的思想，即通過兩個模型相互博弈的方式進行學習。
判別器的目標是將真實數據和生成數據區分開來；生成器的目標是生成與真實數據相似的假數據，讓判別器無法分辨。
隨着訓練的進行，生成器逐漸能夠生成更加接近真實數據的假數據，判別器的任務也變得越來越困難。
七、GAN網絡怎麼讀
GAN網絡的英文全稱是Generative Adversarial Networks，讀音為[jenəˌreitiv ədˈvəːsəriəl ˈnetwəks]。
具體來說：
Generative讀作[jenərətiv]
Adversarial讀作[ədˈvəːsəriəl]
Networks讀作[ˈnetwəks]
八、GAN網絡作用
GAN網絡可以用於生成各種類型的數據，包括圖像、音頻、文本等。
具體應用場景有：
1. 圖像生成：GAN網絡可以生成逼真的人臉、街景等圖像。
2. 音頻生成：GAN網絡可以生成逼真的語音、音樂等。
3. 語言生成：GAN網絡可以生成逼真的文章、詩歌等。
九、GAN網絡激活函數
在GAN網絡中，常用的激活函數包括ReLU、LeakyReLU、Tanh等。
其中ReLU(Rectified Linear Unit)函數的表達式為：
f(x) = max(0, x)
LeakyReLU函數的表達式為：
f(x) = max(ax, x)，其中a為小於1的數
Tanh函數的表達式為：
f(x) = tanh(x)
十、GAN網絡用來解決什麼問題
GAN網絡主要用於解決生成問題，即通過學習數據的分布特徵生成新的數據。
具體應用有：
1. 圖像生成：生成逼真的人臉、街景等圖像。
2. 音頻生成：生成逼真的語音、音樂等。
3. 文本生成：生成逼真的文章、詩歌等。
完整代碼示例
以下示例展示了如何使用PyTorch實現一個簡單的GAN網絡，用於生成手寫數字圖像。
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as dsets
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 定義生成器網絡
class Generator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Generator, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(100, 256)
self.fc2 = nn.Linear(256, 512)
self.fc3 = nn.Linear(512, 784)
self.relu = nn.ReLU()
self.tanh = nn.Tanh()
def forward(self, x):
out = self.relu(self.fc1(x))
out = self.relu(self.fc2(out))
out = self.tanh(self.fc3(out))
out = out.view(-1, 1, 28, 28)
return out
# 定義判別器網絡
class Discriminator(nn.Module):
def __init__(self):
super(Discriminator, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, 3, stride=2, padding=1)
self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1)
self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1)
self.flatten = nn.Flatten()
self.fc1 = nn.Linear(256*3*3, 1)
self.leaky_relu = nn.LeakyReLU(0.2)
def forward(self, x):
out = self.leaky_relu(self.conv1(x))
out = self.leaky_relu(self.conv2(out))
out = self.leaky_relu(self.conv3(out))
out = self.flatten(out)
out = self.fc1(out)
out = nn.Sigmoid()(out)
return out
# 定義超參數
num_epochs = 200
batch_size = 100
learning_rate = 0.0002
# 加載MNIST數據集
train_dataset = dsets.MNIST(root='./data',
train=True,
transform=transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=(0.5,), std=(0.5,))
]),
download=True)
# 定義數據加載器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,
batch_size=batch_size,
shuffle=True)
# 初始化網絡和優化器
G = Generator()
D = Discriminator()
G.cuda()
D.cuda()
criterion = nn.BCELoss()
optimizer_G = torch.optim.Adam(G.parameters(), lr=learning_rate)
optimizer_D = torch.optim.Adam(D.parameters(), lr=learning_rate)
# 開始訓練
for epoch in range(num_epochs):
for i, (images, _) in enumerate(train_loader):
# 向生成器輸入隨機噪聲
z = torch.randn(images.size(0), 100).cuda()
# 生成假圖像
fake_images = G(z)
# 將真實圖像和假圖像合併
images = images.cuda()
combined_images = torch.cat([fake_images, images], dim=0)
# 生成標籤
real_labels = torch.ones(images.size(0), 1).cuda()
fake_labels = torch.zeros(images.size(0), 1).cuda()
combined_labels = torch.cat([fake_labels, real_labels], dim=0)
# 訓練判別器
D.zero_grad()
outputs = D(combined_images)
d_loss = criterion(outputs, combined_labels)
d_loss.backward()
optimizer_D.step()
# 訓練生成器
G.zero_grad()
z = torch.randn(images.size(0), 100).cuda()
fake_images = G(z)
outputs = D(fake_images)
g_loss = criterion(outputs, real_labels)
g_loss.backward()
optimizer_G.step()
# 輸出損失值
if i % 100 == 0:
print("Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], d_loss: {:.4f}, g_loss: {:.4f}"
.format(epoch, num_epochs, i, len(train_loader), d_loss.item(), g_loss.item()))
# 保存生成器的輸出
with torch.no_grad():
z = torch.randn(16, 100).cuda()
images = G(z)
images = images.cpu().numpy()
images = np.transpose(images, [0, 2, 3, 1])
images = (images + 1) / 2
plt.figure(figsize=(4, 4))
for j in range(images.shape[0]):
plt.subplot(4, 4, j + 1)
plt.imshow(images[j])
plt.axis('off')
plt.savefig('samples/sample_{:04d}.png'.format(epoch))
# 保存模型
torch.save(G.state_dict(), 'generator.ckpt')
torch.save(D.state_dict(), 'discriminator.ckpt')
原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hant/n/241563.html
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