生成对抗网络

生成对抗网络（GAN）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习框架，由Goodfellow等人于2014年提出。其核心思想是构建两个神经网络：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），二者博弈以逼近数据分布。

核心理论原理

  1. 博弈论视角

    • 生成器试图模仿真实数据分布，判别器则学习区分生成数据与真实数据。
    • 最优解对应于两者达到纳什均衡的状态：生成器无法欺骗判别器，判别器也无法区分生成数据。

  2. 概率密度估计

    • GAN通过最小化生成分布与真实分布之间的JS散度（Jensen-Shannon Divergence）来实现目标。
    • 公式：$ D_{JS}(P, Q) = \frac{1}{2} \left( H(Q) - H\left( \frac{P+Q}{2} \right) \right) $，其中$ H $为熵函数。

  3. 训练稳定性

    • 常见挑战包括模式崩溃（Mode Collapse）和训练不平衡。
    • 解决方案：Wasserstein GAN（W-GAN）、谱归一化（Spectral Normalization）等。

扩展阅读

如需深入了解GAN的数学推导与最新进展，可访问：
/community/abc_compute_forum/gan/intro

神经网络架构
GAN应用案例

相关领域

  • 图像生成：如StyleGAN、DALL·E等模型基于GAN理论实现高质量图像合成。
  • 文本生成：GAN可扩展至文本领域，用于创作或数据增强。
  • 强化学习：部分算法结合GAN进行策略优化与环境建模。

如需探索具体应用，可点击：
/community/abc_compute_forum/gan/applications