TensorFlow2 Python深度学习 - 生成对抗网络（GAN）简介

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课程介绍
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本课程主要讲解基于TensorFlow2的Python深度学习知识，包括深度学习概述，TensorFlow2框架入门知识，以及卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN），生成对抗网络（GAN），模型保存与加载等。

TensorFlow2 Python深度学习 - 生成对抗网络（GAN）简介

GAN简介

生成对抗网络是一种无监督深度学习模型，其核心思想是通过让两个神经网络相互“竞争”或“对抗”来学习。这两个网络分别是：

1. 生成器： 它的目标是学习真实数据的分布，并生成足以“以假乱真”的虚假数据。它接收一个随机噪声向量作为输入，输出一个伪造的数据样本。

2. 判别器： 它的目标是成为一个“鉴定专家”，能够正确区分输入的数据是来自真实数据集还是生成器生成的假数据。它接收一个数据样本，输出一个标量，表示该样本为真的概率。

对抗过程可以类比为：

• 生成器 像一个伪造者，努力制作更逼真的假画。

• 判别器 像一个鉴定专家，努力识别出画作的真伪。

• 两者不断博弈，最终伪造者（生成器）的技能变得如此高超，以至于它生成的画作让鉴定专家（判别器）也无法分辨真伪（输出概率接近0.5）。

GAN在多个领域具有广泛的应用，特别是在生成式任务中，如：

• 图像生成：生成高度真实的图像，如人脸图像（例如DeepFake）和艺术风格转换。

• 图像超分辨率：提高图像分辨率，生成高清晰度图像。

• 图像修复：填补图像中的缺失部分，修复损坏的图像。

• 数据增强：生成更多的训练样本，尤其在数据稀缺时。

• 文本到图像生成：根据文本描述生成对应的图像（例如“一个红色的苹果”生成一张苹果的图像）

GAN基本架构图

GAN损失函数的定义