一、GAN網路結構
GAN(Generative Adversarial Networks)是一種生成對抗網路，由生成網路(Generator)和判別網路(Discriminator)組成。
生成網路是一個用於生成新樣本的神經網路，從潛在空間中隨機採樣生成新樣本。判別網路則是一個分類器，用於區分生成的樣本和真實數據。
兩個網路相互對抗，訓練過程中最終的目標是生成接近真實數據的樣本。
二、GAN網路loss上升
GAN網路的訓練方式是通過對抗訓練，即讓生成網路和判別網路進行不斷的博弈。
在初始階段，生成網路的樣本質量較差，判別網路可以輕鬆地將其識別出來，因此判別網路的loss較低，而生成網路的loss較高。
隨著訓練的進行，生成網路的樣本逐漸接近真實數據，判別網路的任務變得越來越困難，因此判別網路的loss會逐漸上升，而生成網路的loss會逐漸下降。
三、GAN網路演算法流程
訓練GAN網路的演算法流程如下：
1. 隨機採樣潛在向量z 2. 通過生成網路生成樣本 3. 將生成樣本和真實數據混合，組成一個新的數據集 4. 訓練判別網路，使其能夠區分生成樣本和真實數據 5. 固定判別網路，訓練生成網路，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網路是什麼意思
GAN網路是Generative Adversarial Networks的縮寫，翻譯為生成對抗網路。
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網路模型
GAN網路的基本模型是一組包含生成器和判別器的神經網路，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網路的原理
GAN網路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。
隨著訓練的進行，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網路怎麼讀
GAN網路的英文全稱是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網路作用
GAN網路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網路可以生成逼真的人臉、街景等圖像。
2. 音頻生成：GAN網路可以生成逼真的語音、音樂等。
3. 語言生成：GAN網路可以生成逼真的文章、詩歌等。
九、GAN網路激活函數
在GAN網路中，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網路用來解決什麼問題
GAN網路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網路，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
# 定義生成器網路
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
# 定義判別器網路
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
# 載入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)
# 定義數據載入器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,
batch_size=batch_size,
shuffle=True)
# 初始化網路和優化器
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):
# 向生成器輸入隨機雜訊
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-tw/n/241563.html
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