第10章 生成式对抗网络
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生成式对抗网络中的对抗训练策略与实例分析(Ⅰ)
生成式对抗网络（GAN）是一种由两个神经网络组成的模型，分别是生成器和判别器。
生成器的作用是生成与真实数据类似的假数据，而判别器则负责辨别真实数据和生成器生成的假数据。
两个网络在训练过程中相互对抗，通过这种对抗训练方式，生成器的能力不断提升，生成的假数据也越来越真实。
然而，在实际应用中，对抗训练策略与实例分析对生成式对抗网络的性能和稳定性至关重要。
对抗训练策略是指在生成式对抗网络中，如何更好地训练生成器和判别器，以提高生成器生成数据的真实性和多样性。
最常用的对抗训练策略包括交替训练和联合训练。
交替训练是指先训练生成器，然后固定生成器的参数，训练判别器；再固定判别器的参数，重新训练生成器。
这种方式的好处是生成器和判别器的训练可以相对独立地进行，但是可能会导致训练不稳定。
联合训练则是同时训练生成器和判别器，通过动态调整两个网络的参数，使它们相互协调地提升性能。
虽然联合训练的复杂度更高，但通常能够取得更好的结果。
实例分析是指在具体的应用场景中，生成式对抗网络如何应对不同的数据类型和任务需求。
例如，在图像生成领域，生成式对抗网络可以被用来生成逼真的人脸、风景等图片。
在自然语言处理领域，生成式对抗网络可以被用来生成自然语言文本，进行机器翻译等任务。
在实际应用中，不同的数据类型和任务需求会对生成式对抗网络的训练和优化提出不同的挑战，需要针对性地设计训练策略和调整模型结构。
在图像生成领域，生成式对抗网络可以通过联合训练策略不断提高生成器生成逼真图像的能力。
以人脸生成为例，生成器的输入通常是一个随机向量，经过多层神经网络的变换和生成，最终得到一张逼真的人脸图片。
判别器则负责辨别生成的假图片和真实的人脸图片。
在训练过程中，生成器努力生成更逼真的假图片，判别器则努力辨别真假。
通过不断对抗的训练，生成器生成的假图片逐渐接近真实图片的分布，判别器也变得越来越难以辨别真假。
这种对抗训练策略使得生成器生成的假人脸越来越逼真，具有更强的欺骗性。
生成对抗网络PPT学习教案
评价无监督学习好坏的方式有很多，其中生成任务就是最 直接的一个。只有当我们能生成/创造我们的真实世界，才能 说明我们是完完全全理解了它。然而，生成任务所依赖的生成 式模型（generative models）往往会遇到两大困难。首先是 我们需要大量的先验知识去对真实世界进行建模，其中包括选 择什么样的先验、什么样的分布等等。而建模的好坏直接影响 着我们的生成模型的表现。另一个困难是，真实世界的数据往 往很复杂，我们要用来拟合模型的计算量往往非常庞大，甚至 难以承受。
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OUTLINE
Generative Adversarial Nets(GANS) Conditional Generative Adversarial Nets （CGAN）
Deep Convolutional Generative Adversarial Networks（ DCGAN）
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Generative Adversarial Nets(GANS)
有监督学习经常比无监督的能获得更好的训练效果。但真 实世界中，有监督学习需要的数据标注（label）是相对少的 。所以研究者们从未放弃去探索更好的无监督学习策略，希望 能从海量的无标注数据中学到对于这个真实世界的表示甚至知 识，从而去更好地理解我们的真实世界。
# 第一层先计算 y=z*G_W1+G-b1,然后投 入激活 函数计 算G_h1=ReLU （ y）,G_h1 为第二次层神经网络的输出激活值 G_h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(z, G_W1) + G_b1) # 以下两个语句计算第二层传播到第三层 的激活 结果， 第三层 的激活 结果是 含有784个元素 的向量 ，该向 量转化 28×28就可以 表示图 像 G_log_prob = tf.matmul(G_h1, G_W2) + G_b2 G_prob = tf.nn.sigmoid(G_log_prob) return G_prob
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OUTLINE
Generative Adversarial Nets(GANS) Conditional Generative Adversarial Nets （CGAN）
Deep Convolutional Generative Adversarial Networks（ DCGAN）
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Generative Adversarial Nets(GANS)
有监督学习经常比无监督的能获得更好的训练效果。但真 实世界中，有监督学习需要的数据标注（label）是相对少的 。所以研究者们从未放弃去探索更好的无监督学习策略，希望 能从海量的无标注数据中学到对于这个真实世界的表示甚至知 识，从而去更好地理解我们的真实世界。
# 第一层先计算 y=z*G_W1+G-b1,然后投 入激活 函数计 算G_h1=ReLU （ y）,G_h1 为第二次层神经网络的输出激活值 G_h1 = tf.nn.relu(tf.matmul(z, G_W1) + G_b1) # 以下两个语句计算第二层传播到第三层 的激活 结果， 第三层 的激活 结果是 含有784个元素 的向量 ，该向 量转化 28×28就可以 表示图 像 G_log_prob = tf.matmul(G_h1, G_W2) + G_b2 G_prob = tf.nn.sigmoid(G_log_prob) return G_prob
生成式对抗网络中的生成器与判别器的作用分析
生成式对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由生成器和判别器两部分组成。
生成器负责生成新的数据样本，而判别器则负责判断生成的样本是真实的还是虚假的。
生成式对抗网络的成功应用在图像生成、语音合成、自然语言处理等领域，使得人工智能技术取得了巨大的进步。
本文将分析生成器和判别器在生成式对抗网络中的作用，以及它们之间的相互影响。
生成器的作用在于生成接近真实数据分布的新样本。
生成器接收一个随机噪声向量作为输入，经过多层神经网络的变换和映射，最终输出一个与真实数据相似的样本。
生成器的训练目标是最大化判别器的输出，使得生成的样本越接近真实样本，判别器更难以判断。
生成器的训练需要不断更新网络参数，通过梯度下降等优化方法，使得生成的样本越来越接近真实数据分布。
生成器的作用在于学习并生成数据的分布，从而使得生成的样本更加逼真。
判别器的作用在于对生成的样本进行判断，判断其是真实样本还是生成样本。
判别器也是一个多层神经网络，它接收真实数据和生成数据作为输入，输出一个概率值，表示输入样本是真实的概率。
判别器的训练目标是最小化真实数据被误判为生成数据的概率，以及最小化生成数据被误判为真实数据的概率。
判别器在训练过程中不断更新网络参数，通过梯度下降等优化方法，使得其判断能力越来越准确。
判别器的作用在于提高对生成样本和真实样本的判断能力，从而促使生成器生成更逼真的样本。
生成器和判别器之间存在着动态的博弈过程。
生成器的目标是生成足够逼真的样本，以欺骗判别器；而判别器的目标是尽可能准确地区分真实样本和生成样本，以防止生成器欺骗。
在这个博弈过程中，生成器和判别器不断地进行参数优化，相互影响，最终达到一个动态平衡。
生成器通过不断优化生成的样本，使得判别器更难以判断；而判别器通过不断优化判断能力，迫使生成器生成更逼真的样本。
这种动态的博弈过程促使生成式对抗网络不断优化，生成更加真实的样本。
除了生成器和判别器之外，生成式对抗网络还包括了一些其他的技术和方法，比如损失函数的设计、网络结构的选择、参数的初始化等。
如何利用生成式对抗网络进行个性化推荐系统的构建
生成式对抗网络（GAN）是一种用于生成模拟数据的机器学习技术。
近年来，它在各个领域都取得了巨大的成功，包括图像生成、自然语言处理等。
在个性化推荐系统领域，利用生成式对抗网络构建个性化推荐系统也成为了一种新的趋势。
一、生成式对抗网络（GAN）简介生成式对抗网络由生成网络（Generator）和判别网络（Discriminator）组成。
生成网络负责生成伪造的数据，判别网络则负责区分真实数据和伪造数据。
两个网络通过对抗训练的方式不断提升自身，最终生成网络可以生成与真实数据相似的数据。
在个性化推荐系统中，生成式对抗网络可以被用来生成用户的兴趣特征，从而提供个性化的推荐。
二、生成式对抗网络在个性化推荐系统中的应用个性化推荐系统的核心是理解用户的兴趣和需求，并根据这些信息推荐合适的内容。
传统的个性化推荐系统通常基于用户的历史行为和兴趣标签来进行推荐。
然而，这种方法往往忽视了用户潜在的兴趣，导致推荐结果的精准度和多样性不足。
生成式对抗网络可以通过学习用户的历史行为和兴趣标签来生成用户的潜在兴趣特征，从而提高推荐系统的个性化程度。
生成网络可以根据用户的历史行为和兴趣标签生成用户的兴趣特征向量，而判别网络可以根据用户的实际行为来判断生成的兴趣特征向量的准确性。
通过不断的对抗训练，生成网络可以不断提升生成的兴趣特征向量的准确度，从而提高个性化推荐系统的效果。
三、如何构建基于生成式对抗网络的个性化推荐系统构建基于生成式对抗网络的个性化推荐系统需要进行以下步骤：1. 数据准备：首先需要准备用户的历史行为数据和兴趣标签数据。
这些数据可以包括用户的点击记录、购买记录、评分记录，以及用户的兴趣标签等。
2. 构建生成网络：生成网络可以采用多层神经网络结构，输入用户的历史行为和兴趣标签数据，输出用户的兴趣特征向量。
生成网络可以通过对抗训练不断提升生成的兴趣特征向量的准确度。
3. 构建判别网络：判别网络可以采用多层神经网络结构，输入用户的实际行为数据和生成的兴趣特征向量，输出这两者之间的相似度。
生成式对抗网络研究综述
1.2 GAN模型的衍化
1.2.1 DCGAN DCGAN 是用一定程度改进的 CNN 取代
了 GAN 中的生成网络和判别网络，该算法将 有监督学习中的 CNN 和无监督学习中的 GAN 结合，为 GAN 的训练提供了很好的网络结构， 同时提高了训练过程的稳定性和生成结果的质
量。该模型还实现了通过特征学习或是特征向 量计算得到一个稳定的向量来进行特定变换。 1.2.2 WGAN 及 WGAN-GP
尽管 wasserstein 距离极大地提升了 GAN 的效果，但仍在理论上存在训练不稳定和模式 丢失的问题。Facebook 的两位研究者融合了 两种非对抗方法的优势，并提出了一种名为 生成式隐含最近邻 GLANN（Generative Latent Nearest Neighbors） 的 新 技 术。 该 方 法 首 次 使 用 了 GLO 来 嵌 入 训 练 图 像， 从 而 克 服 了 IMLE 的指标问题。由 GLO 为隐含空间引入 的线性特性能让欧几里得度量在隐含空间 Z 中 具有形义含义。GLANN 方法集中了 IMLE 和 GLO 的双重优势：易采样、能建模整个分布、 训练稳定且能合成锐利的图像。该方法经过使 用已确立的指标评估发现其显著优于其它的非 对抗方法，同时其表现也比当前的基于 GAN 的模型更优或表现相当。GLANN 也在高分辨 率图像生成和 3D 生成上得到了出色的结果。
GAN 是作为一种图像生成建模技术，在 图像生成任务上有广泛的应用，主要在于：
（1）能训练有效的无条件图像生成器； （2）一种能用于不同域之间无监督图像 转换的方法； （3）一种有效的感知式图像损失函数（如 Pix2pix）。 GAN 有明显的优势，固然也有一些关键 的劣势： （1）GAN 很难训练，具体表现包括训练 过程非常不稳定、训练容易导致模式崩溃以及 对超参数极为敏感； （2）GAN 有模式丢失问题—只பைடு நூலகம்建模目 标分布的某些模式而非所有模式。
1.2.1 DCGAN DCGAN 是用一定程度改进的 CNN 取代
了 GAN 中的生成网络和判别网络，该算法将 有监督学习中的 CNN 和无监督学习中的 GAN 结合，为 GAN 的训练提供了很好的网络结构， 同时提高了训练过程的稳定性和生成结果的质
量。该模型还实现了通过特征学习或是特征向 量计算得到一个稳定的向量来进行特定变换。 1.2.2 WGAN 及 WGAN-GP
尽管 wasserstein 距离极大地提升了 GAN 的效果，但仍在理论上存在训练不稳定和模式 丢失的问题。Facebook 的两位研究者融合了 两种非对抗方法的优势，并提出了一种名为 生成式隐含最近邻 GLANN（Generative Latent Nearest Neighbors） 的 新 技 术。 该 方 法 首 次 使 用 了 GLO 来 嵌 入 训 练 图 像， 从 而 克 服 了 IMLE 的指标问题。由 GLO 为隐含空间引入 的线性特性能让欧几里得度量在隐含空间 Z 中 具有形义含义。GLANN 方法集中了 IMLE 和 GLO 的双重优势：易采样、能建模整个分布、 训练稳定且能合成锐利的图像。该方法经过使 用已确立的指标评估发现其显著优于其它的非 对抗方法，同时其表现也比当前的基于 GAN 的模型更优或表现相当。GLANN 也在高分辨 率图像生成和 3D 生成上得到了出色的结果。
GAN 是作为一种图像生成建模技术，在 图像生成任务上有广泛的应用，主要在于：
（1）能训练有效的无条件图像生成器； （2）一种能用于不同域之间无监督图像 转换的方法； （3）一种有效的感知式图像损失函数（如 Pix2pix）。 GAN 有明显的优势，固然也有一些关键 的劣势： （1）GAN 很难训练，具体表现包括训练 过程非常不稳定、训练容易导致模式崩溃以及 对超参数极为敏感； （2）GAN 有模式丢失问题—只பைடு நூலகம்建模目 标分布的某些模式而非所有模式。
生成式对抗网络的研究进展综述
生成式对抗网络的研究进展综述
近年来，随着生成式对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）的快速发展，它已经成为机器学习中最令人兴奋的研究领域之一、生成式对抗网络可以自动以竞争的方式学习分布，它利用两个模型，生成器和鉴别器，来模拟真实世界的数据的分布，从而达到进行概率估计、分类、回归以及数据增强等目的。
在过去的几年里，GAN技术取得了长足的发展，有许多研究工作已经实现。
大多数GAN模型利用反向传播（backpropagation）技术来训练参数，以得到最佳结果。
在反向传播的基础上，研究人员发展出了许多GAN 变体，包括信息增强GANs（InfoGANs），针对半监督学习的GAN （SemiGANs）和针对图像分类的GAN（CatsGANs）等。
生成式对抗网络在网络安全领域中的应用与效果评估(Ⅱ)
生成式对抗网络在网络安全领域中的应用与效果评估近年来，随着网络技术的迅速发展和普及，网络安全问题成为了人们关注的焦点。
恶意程序、黑客攻击、信息泄露等安全威胁对个人和组织的网络安全构成了巨大的威胁。
为了应对这些威胁，人们提出了各种各样的解决方案。
生成式对抗网络（GAN）作为一种新兴的技术，正在逐渐应用于网络安全领域，取得了一定的效果。
本文将对生成式对抗网络在网络安全领域中的应用进行探讨，并评估其效果。
一、生成式对抗网络简介生成式对抗网络是由加拿大蒙特利尔大学的伊恩·古德费洛与他的学生共同提出。
它由两个神经网络组成，分别是生成网络和判别网络。
生成网络负责生成数据样本，而判别网络则负责对生成的样本进行辨别。
两个网络在训练过程中相互博弈，通过不断的竞争和学习，生成式对抗网络最终可以生成高质量的数据样本，这项技术在图像生成、语音合成等领域都取得了突出的成就。
二、生成式对抗网络在网络安全中的应用生成式对抗网络在网络安全中的应用主要体现在对抗网络攻击和恶意代码检测两个方面。
1. 对抗网络攻击生成式对抗网络可以用来模拟网络攻击，帮助安全专家评估系统的安全性。
通过训练生成式对抗网络，可以生成各种类型的攻击样本，从而帮助安全专家更好地了解网络系统的脆弱性，及时修补漏洞，提高网络系统的安全性。
2. 恶意代码检测生成式对抗网络还可以用来检测恶意代码。
恶意代码的种类繁多，传统的基于规则的检测方法往往无法满足实际应用的需求。
生成式对抗网络可以通过学习大量的数据样本，识别出恶意代码的特征，提高恶意代码的检测准确率。
三、生成式对抗网络在网络安全中的效果评估生成式对抗网络在网络安全中的应用虽然具有很大的潜力，但是其效果还有待进一步的评估。
1. 对抗网络攻击效果评估生成式对抗网络在模拟网络攻击方面的效果需要进一步评估。
在实际应用中，生成式对抗网络生成的攻击样本是否足够真实，是否可以准确地模拟各种类型的网络攻击，这些问题都需要进行深入的研究和评估。
利用生成式对抗网络进行人脸生成的技术方法分享
生成式对抗网络（GAN）是一种近年来备受关注的深度学习技术，它通过两个神经网络的对抗训练，能够生成逼真的图像和数据。
在人脸生成领域，利用GAN 技术已经取得了一些令人印象深刻的成果。
本文将围绕这一话题展开，分享生成式对抗网络在人脸生成方面的技术方法及应用。
一、GAN技术原理生成式对抗网络由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分组成。
生成器负责生成伪造的图像或数据，而判别器则负责区分真实的图像或数据和生成器生成的伪造图像或数据。
在训练过程中，生成器和判别器相互对抗，不断优化自身的参数以提高生成的图像或数据的逼真度。
二、GAN在人脸生成中的应用在人脸生成领域，利用生成式对抗网络能够生成高度逼真的人脸图像。
通过对大量真实人脸图像的学习，生成器可以学习到人脸的特征和分布规律，生成接近真实的人脸图像。
与传统的基于规则的图像合成方法相比，基于GAN的人脸生成技术能够生成更加真实、多样化的人脸图像，具有更高的逼真度和艺术性。
三、GAN技术在人脸生成中的挑战尽管生成式对抗网络在人脸生成方面取得了显著的进展，但也面临着一些挑战。
其中最主要的挑战之一是模式坍塌（mode collapse），即生成器只学习到了数据分布中的部分模式，导致生成的图像缺乏多样性。
另外，生成的人脸图像可能存在一些不真实的细节，例如眼睛、嘴巴的模糊或失真，这也是需要克服的技术难点。
四、技术方法与应对策略为了克服GAN技术在人脸生成中的挑战，研究人员提出了一系列的技术方法和应对策略。
例如，可以通过改进损失函数、优化网络结构和采用更加有效的训练策略来提高生成器的图像生成能力。
此外，还可以引入条件生成式对抗网络（cGAN），在生成过程中引入额外的条件信息，例如年龄、性别、表情等，以增强生成器的控制能力和生成多样性。
五、人脸生成技术的应用场景利用生成式对抗网络生成逼真的人脸图像，不仅可以应用于娱乐、艺术创作等领域，还可以在安全监控、虚拟现实、视频通话等实际场景中发挥重要作用。
计算机视觉PPT课件：生成对抗网络
如果θ^是参数空间中能使似然函数l(θ)最大的θ^ 值，则θ^应该是“最可能”的参数值，那么θ^就是 θ的极大似然估计量。
6/48
MLE
MLE： 求使得出现该组样本的概率最大的θ值。 实际中为了便于分析，定义了对数似然函数
7/48
VAE
经典的自编码机： 左侧把原始图像编码卷积（编码）成向量；
度的变体，解决了KL散度非对称的问题。一般地 ，JS散度是对称的，其取值是0到1之间。
14/48
VAE
Reparameterization： VAE模型并没有真正的
用z∼ N(μ,σ)来采样得到 z变量， 因为这样采样 之后，没有办法对(μ,σ) 进行求导。 先采样一个标准高斯分 布(正态分布):Є∼ N(0,1), 然后z=μ+Є∗ σ，这样得 到的z就是服从 z∼ N(μ,σ)，同时也可以 正常的对(μ,σ)进行求导 了。
• G-step：
• 生成器最小化目标
• 判别器将生成数据识别为假的概率的log值
• 均衡点是判别器代价函数的鞍点（Saddle Point） • 类似于Jensen-Shannon divergence
26/48
生成式对抗网络（GAN）
变换成这个样子是为了引入KL散度和JS散度
在最优判别器下，GAN定义的生成器loss可等价变 换为最小化真实分布与生成分布之间的JS散度。
• 构建高维、复杂概率分布 • 数据缺失 • 多模态输出 • 真实输出任务 • 未来数据预测
4/48
生成模型
5/48
MLE
样本集中的样本都是独立同分布，可以只考虑 一类样本集D，来估计参数向量θ。记已知的样 本集为：
似然函数（linkehood function）：联合概率密度 函数p(D|θ)称为相对于的θ的似然函数。
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MLE
MLE： 求使得出现该组样本的概率最大的θ值。 实际中为了便于分析，定义了对数似然函数
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VAE
经典的自编码机： 左侧把原始图像编码卷积（编码）成向量；
度的变体，解决了KL散度非对称的问题。一般地 ，JS散度是对称的，其取值是0到1之间。
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VAE
Reparameterization： VAE模型并没有真正的
用z∼ N(μ,σ)来采样得到 z变量， 因为这样采样 之后，没有办法对(μ,σ) 进行求导。 先采样一个标准高斯分 布(正态分布):Є∼ N(0,1), 然后z=μ+Є∗ σ，这样得 到的z就是服从 z∼ N(μ,σ)，同时也可以 正常的对(μ,σ)进行求导 了。
• G-step：
• 生成器最小化目标
• 判别器将生成数据识别为假的概率的log值
• 均衡点是判别器代价函数的鞍点（Saddle Point） • 类似于Jensen-Shannon divergence
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生成式对抗网络（GAN）
变换成这个样子是为了引入KL散度和JS散度
在最优判别器下，GAN定义的生成器loss可等价变 换为最小化真实分布与生成分布之间的JS散度。
• 构建高维、复杂概率分布 • 数据缺失 • 多模态输出 • 真实输出任务 • 未来数据预测
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生成模型
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MLE
样本集中的样本都是独立同分布，可以只考虑 一类样本集D，来估计参数向量θ。记已知的样 本集为：
似然函数（linkehood function）：联合概率密度 函数p(D|θ)称为相对于的θ的似然函数。
生成式对抗网络中的数据增强与泛化能力提升技巧(十)
生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种深度学习模型，由生成器和判别器两个部分组成，通过对抗训练的方式来生成逼真的数据样本。
在实际应用中，生成式对抗网络经常用于图像生成、语音合成、文本生成等任务。
然而，由于生成式对抗网络的训练过程容易受到模式崩溃、模式塌缩等问题的困扰，导致模型在生成数据时缺乏多样性和泛化能力。
为了提升生成式对抗网络的数据增强和泛化能力，研究者们提出了许多技巧和方法。
一、数据增强技巧1. 数据增强是指通过对原始数据进行一系列变换，生成新的训练样本，以扩充训练数据集的方法。
在生成式对抗网络中，数据增强可以有效提升模型的泛化能力，增加样本的多样性，从而提高生成器的生成效果。
2. 旋转、翻转和缩放：对于图像数据，可以通过随机旋转、翻转和缩放等操作，生成不同角度和大小的样本，增加数据的多样性。
这样做可以帮助生成器学习到更多的图像特征，提升生成效果。
3. 噪声注入：在训练生成式对抗网络时，向输入数据中添加随机噪声，可以帮助模型学习到更加鲁棒的特征。
噪声注入可以有效减轻模式崩溃和模式塌缩问题，提升生成器的稳定性和生成能力。
4. 标签平滑：在标签数据上进行平滑操作，可以减小模型对于标签数据的过拟合程度，增加模型对于不同标签的泛化能力。
这对于生成式对抗网络来说尤为重要，可以帮助生成器生成更加真实和多样的数据样本。
二、泛化能力提升技巧1. 对抗训练：生成式对抗网络通过生成器和判别器两个部分的对抗训练，可以帮助模型学习到更加丰富和复杂的数据分布。
在对抗训练过程中，生成器和判别器相互竞争，不断优化，从而提升模型的泛化能力。
2. 非参数生成器：传统的生成式对抗网络中，生成器通常是一个参数化的神经网络模型。
而非参数生成器则可以更加灵活地拟合数据分布，提升模型的泛化能力。
非参数生成器可以通过更复杂的函数形式来表示数据分布，从而生成更加逼真和多样的数据样本。
生成式对抗网络中的生成器与判别器网络结构设计
生成式对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个部分组成。
生成器和判别器网络结构的设计对GAN的性能和稳定性起着至关重要的作用。
本文将从生成器和判别器网络结构设计的角度来探讨GAN的发展以及未来的趋势。
1. 生成器网络结构设计生成器是GAN模型中负责生成数据样本的部分，其设计决定了生成模型的表现。
在早期的GAN模型中，生成器常常采用多层全连接神经网络作为基本结构。
然而，全连接网络在处理高维数据时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题，导致训练困难。
为了解决这一问题，研究者们开始尝试使用卷积神经网络（CNN）作为生成器的基本结构。
CNN可以有效地处理高维数据，并且具有平移不变性和局部感知性等特点，使得生成器可以更好地学习到数据的空间结构和特征。
同时，一些研究表明，使用残差连接（Residual Connection）或者注意力机制（Attention Mechanism）等技术可以进一步提升生成器的性能，使得生成的样本更加逼真和多样化。
另外，生成器的激活函数的选择也对其性能有着重要影响。
传统的生成器网络中常使用ReLU或者Sigmoid等激活函数，但是这些激活函数在训练过程中容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。
因此，一些研究者开始尝试使用Leaky ReLU、ELU等激活函数，或者使用批归一化（Batch Normalization）等技术来加速收敛，提高生成器的性能。
2. 判别器网络结构设计判别器是GAN模型中负责判断数据样本真实性的部分，其设计决定了判别模型的准确性和鲁棒性。
早期的判别器网络常使用多层全连接神经网络，但是这种结构容易过拟合，并且对数据的空间结构和特征学习能力有限。
因此，研究者们开始尝试使用卷积神经网络作为判别器的基本结构。
使用CNN作为判别器的基本结构可以有效地提高其对数据的特征学习能力，并且减少参数数量，降低过拟合的风险。
介绍生成式对抗网络(GAN)中的条件GAN
介绍生成式对抗网络（GAN）中的条件GAN生成式对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，广泛用于图像生成、自然语言处理等领域。
在GAN的基础上，条件GAN（Conditional GAN）通过引入条件信息，使模型能够有针对性地生成特定类别的样本。
本文将介绍生成式对抗网络中的条件GAN，并探讨其在图像生成和文本生成方面的应用。
一、生成式对抗网络简介生成式对抗网络由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，两者通过对抗的方式训练，不断优化模型的生成能力和判别能力。
生成器的目标是生成逼真的新样本，而判别器的目标是区分生成的样本和真实样本。
通过这种对抗训练，GAN不仅可以学习到数据的分布，还可以生成与真实样本相似的新样本。
二、条件GAN的原理条件GAN是在普通GAN的基础上引入了条件信息，即在生成样本时，额外提供一个条件向量。
这个条件向量可以是任意类型的辅助信息，比如类别标签、图像描述等。
通过将条件信息与生成器和判别器相结合，条件GAN可以生成具有特定属性或特征的样本。
三、条件GAN的生成器和判别器在条件GAN中，生成器G的输入由两部分组成：一个随机向量z和一个条件向量c。
随机向量z用于控制生成样本的多样性，而条件向量c用于指导生成样本的特征。
生成器G的目标是生成逼真的样本，使得判别器无法区分它们与真实样本的差异。
判别器D也会接收条件向量作为输入，并通过判断输入样本的真实性来训练自身的判别能力。
判别器的目标是尽可能准确地区分生成样本和真实样本。
四、条件GAN的应用1. 图像生成条件GAN在图像生成任务中表现出色。
通过为生成器提供类别标签，可以实现根据指定类别生成逼真的图像。
例如，在人脸生成任务中，生成器可以通过条件向量指定人物的性别、年龄等属性，从而生成符合条件的新样本。
这为虚拟现实、人脸生成等领域提供了有力支持。
2. 文本生成条件GAN也可以应用于文本生成任务。
将条件向量设置为文本描述或情感标签，生成器可以根据条件信息生成特定风格或主题的文本。
生成对抗网络在网络安全中的应用
生成对抗网络在网络安全中的应用引言：网络安全一直是当今社会中一个备受关注的问题。
随着技术的不断发展和创新，黑客和黑客攻击也日益猖獗。
为了对抗黑客攻击并保护网站和网络的安全，人们一直在寻找有效的解决方案。
生成对抗网络（GAN）作为一种新兴的技术，正逐渐在网络安全领域中发挥重要作用。
本文将探讨生成对抗网络在网络安全中的应用，并讨论其在网络安全中的未来发展潜力。
第一章：生成对抗网络（GAN）的基本原理1.1 GAN的定义和概述生成对抗网络（GAN）是由生成器和判别器组成的两个神经网络。
生成器负责生成伪造的数据样本，而判别器则负责判断样本的真实性。
两个网络相互对抗，从而达到生成逼真样本的目的。
1.2 GAN的工作流程GAN的工作流程包括多个步骤。
首先，生成器从随机噪声中生成伪造的数据样本。
然后，判别器根据生成器生成的样本和真实样本进行判别，并给出对应的评分。
生成器和判别器通过反馈机制互相对抗，并不断迭代优化，使生成器生成更逼真的样本。
第二章：生成对抗网络在网络入侵检测中的应用2.1 生成对抗网络用于异常检测网络入侵检测是网络安全的一项重要任务。
传统的网络入侵检测方法通常使用已知的攻击模式进行检测，但这种方法很难识别新型攻击。
而生成对抗网络可以通过学习真实网络流量的分布特征，实现对网络流量异常的检测和识别，从而有效应对各类网络入侵攻击。
2.2 生成对抗网络用于攻击图像识别黑客常常使用图像隐蔽传输来进行网络攻击。
传统的图像检测方法很难识别这种隐蔽传输中隐藏的恶意信息。
生成对抗网络具有学习和生成逼真图像的能力，可以通过训练生成器来识别和对抗这种图像传输攻击，提高图像识别的准确性。
第三章：生成对抗网络在网络欺诈检测中的应用3.1 生成对抗网络用于恶意网站检测恶意网站是网络安全的一个主要威胁。
传统的恶意网站检测方法主要基于已知的恶意URL和域名，但这种方法很难应对未知的恶意网站。
生成对抗网络可以通过学习与恶意网站相关的特征，实现对未知恶意网站的识别和检测，并提高恶意网站检测的准确性。
如何利用生成式对抗网络进行语音合成的实用技巧分享(十)
生成式对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，可以用于生成逼真的图像、音频和文本。
在语音合成领域，GAN已经被用于生成自然、逼真的语音，并且取得了显著的成果。
本文将分享一些利用生成式对抗网络进行语音合成的实用技巧。
一、理解GAN的基本原理生成式对抗网络由生成器和判别器组成。
生成器负责生成逼真的语音样本，而判别器负责对生成的语音样本进行判断，区分真实和虚假的语音。
双方不断博弈，生成器努力生成更逼真的语音样本，判别器努力提高识别虚假语音的能力。
通过这种对抗学习的方式，生成器和判别器不断提升，最终生成的语音样本质量得到显著提高。
二、选择合适的数据集在利用生成式对抗网络进行语音合成时，选择合适的数据集非常重要。
通常情况下，大规模的语音数据集可以帮助生成器更好地学习语音的特征和模式。
同时，数据集的多样性也很重要，可以涵盖不同的语音特征，从而生成更加丰富和逼真的语音样本。
三、合理设计生成器和判别器的网络结构生成器和判别器的网络结构设计对于语音合成的效果至关重要。
在设计生成器时，可以选择使用循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或者变分自编码器（VAE）等模型，以更好地捕捉语音的时序特征。
同时，判别器的网络结构也需要充分考虑语音的特征和模式，以提高对虚假语音的识别能力。
四、优化生成器和判别器的训练策略在训练生成式对抗网络时，优化训练策略可以帮助提高语音合成的效果。
例如，可以采用渐进式训练策略，先从简单的语音样本开始训练，逐渐提高难度和复杂度。
另外，可以使用生成器的预训练模型，加速训练过程并提高生成器的性能。
五、引入语音增强技术在生成式对抗网络进行语音合成时，引入语音增强技术可以改善生成的语音样本质量。
例如，可以使用声码器进行语音信号的重建和合成，改善语音的清晰度和自然度。
另外，可以利用声道建模、语音转换等技术，对生成的语音样本进行进一步的优化和增强。
总结通过理解GAN的基本原理，选择合适的数据集，合理设计网络结构，优化训练策略，引入语音增强技术等实用技巧，可以有效提高生成式对抗网络进行语音合成的效果。
生成式对抗网络
生成式对抗网络--noise输入的解释
优化函数的目标函数
生成式对抗网络--GAN的训练方法
生成式对抗网络--训练方法
生成式对抗网络--全局最优解和收敛性
生成式对抗网络--优点和缺点
生成式对抗网络--衍生模型 DCGAN
生成式对抗网络--衍生模型 CGAN
生成式对抗网络--衍生模型 InfoGAN
生成式对抗网络Generative Adversarial Network
- LOGO -
早期理论积累
GAN的理论及衍生模型
GAN的应用介绍
生成式对抗网络
生成式对抗网络---博弈论
假设猪圈里有一头大猪、一头小猪。猪圈的一头有猪食槽（两猪均在食槽端），另一头安装着控制猪食供应的按钮，按一下按钮会有10个单位的猪食进槽，但是在去往食槽的路上会有两个单位猪食的体能消耗，若大猪先到槽边，大小猪吃到食物的收益比是9∶1；同时行动（去按按钮），收益比是7∶3；小猪先到槽边，收益比是6∶4。那么，在两头猪都有智慧的前提下，最终结果是小猪选择等待。
生成式对抗网络--计算机视觉
生成式对抗网络分辨率
生成式对抗网络--图像去雨
THANK YOU
生成式对抗网络---博弈论
囚徒困境
智猪博弈
生成方法和判别方法
早期深层生成模型
GAN
生成模型
请在此添加你的标题
生成式对抗网络--GAN理论
生成式对抗网络--GAN的基本框架
生成式对抗网络--如何定义损失
通过优化目标，使得我们可以调节概率生成模型的参数，从而使得生成的概率分布和真实数据分布尽量接近。 但是这里的分布参数不再跟传统概率统计一样了，这些参数保存在一个黑盒中：最后所学到的一个数据分布Pg(G)，没有显示的表达式。
优化函数的目标函数
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生成式对抗网络--衍生模型 CGAN
生成式对抗网络--衍生模型 InfoGAN
生成式对抗网络Generative Adversarial Network
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GAN的应用介绍
生成式对抗网络
生成式对抗网络---博弈论
假设猪圈里有一头大猪、一头小猪。猪圈的一头有猪食槽（两猪均在食槽端），另一头安装着控制猪食供应的按钮，按一下按钮会有10个单位的猪食进槽，但是在去往食槽的路上会有两个单位猪食的体能消耗，若大猪先到槽边，大小猪吃到食物的收益比是9∶1；同时行动（去按按钮），收益比是7∶3；小猪先到槽边，收益比是6∶4。那么，在两头猪都有智慧的前提下，最终结果是小猪选择等待。
生成式对抗网络--计算机视觉
生成式对抗网络分辨率
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囚徒困境
智猪博弈
生成方法和判别方法
早期深层生成模型
GAN
生成模型
请在此添加你的标题
生成式对抗网络--GAN理论
生成式对抗网络--GAN的基本框架
生成式对抗网络--如何定义损失
通过优化目标，使得我们可以调节概率生成模型的参数，从而使得生成的概率分布和真实数据分布尽量接近。 但是这里的分布参数不再跟传统概率统计一样了，这些参数保存在一个黑盒中：最后所学到的一个数据分布Pg(G)，没有显示的表达式。
生成对抗网络的训练方法解析
生成对抗网络（GAN）是一种由两个神经网络组成的模型，一个是生成器（Generator），一个是判别器（Discriminator）。
生成器的作用是生成伪造的数据，而判别器的作用是判断输入的数据是真实的还是伪造的。
两个网络相互对抗，不断提高自己的水平，最终达到一个平衡点。
在这篇文章中，我们将探讨生成对抗网络的训练方法，解析其原理和技术细节。
1. GAN的训练过程生成对抗网络的训练过程可以分为两个阶段：生成阶段和判别阶段。
在生成阶段，生成器接收一个随机噪声向量作为输入，通过神经网络生成一张伪造的图像。
在判别阶段，判别器接收两种类型的输入：一种是来自真实数据集的图像，另一种是来自生成器的伪造图像。
判别器的目标是将真实图像和伪造图像区分开来，而生成器的目标则是生成尽可能逼真的伪造图像。
这两个阶段交替进行，直到生成器可以生成非常逼真的图像，而判别器很难区分真假为止。
2. GAN的损失函数生成对抗网络的损失函数由两部分组成：生成器的损失和判别器的损失。
生成器的损失函数是指生成器生成的伪造图像与真实图像之间的差异，通常采用交叉熵损失函数。
而判别器的损失函数是指判别器对真实图像和伪造图像进行分类的错误率，也是采用交叉熵损失函数。
在训练过程中，生成器和判别器的损失函数是相互影响的，生成器希望最小化判别器的损失，而判别器希望最大化区分真伪的准确率。
3. GAN的训练技巧在生成对抗网络的训练过程中，有一些技巧可以帮助提高训练效果。
首先是对生成器和判别器的学习率进行调整，通常情况下生成器的学习率要比判别器的学习率小，以避免生成器训练得过快导致判别器无法跟上。
其次是采用批量归一化技术（Batch Normalization）来加速收敛过程，降低训练的难度。
此外，还可以采用渐进式训练（Progressive GAN）的方式来逐步提高生成器和判别器的复杂度，以获得更好的训练效果。
4. GAN的应用领域生成对抗网络在计算机视觉、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
生成式对抗网络
早期深层生成模型
深度产生式模型的深度信念网络 （DBN）。DBN是由一组受限玻 尔兹曼机(RBMs)堆叠而成的深度 生成式网络，它的核心部分是贪婪 的、逐层学习的算法，这种算法可 以最优化深度置信网络的权重。以 无监督方式预训练的生成式模型 （DBN）可以提供良好的初始点， 然后通过有监督的反向传播算法微 调权值
生成式对抗网络--衍生模型 InfoGAN
InfoGAN：挖掘GAN模型隐变量特点的模型 为了使输入包含可以解释，更有信息的意义，InfoGAN[7]的模型 在z之外，又增加了一个输入c，称之为隐含输入(latent code)，然 后通过约束c与生成数据之间的关系，使得c里面可以包含某些语义 特征(semantic feature)，比如对MNIST数据，c可以是digit(0-9) ，倾斜度，笔画厚度等。
生成式对抗网络--全局最优解和收敛性
全局最优解和收敛性
GAN是存在全局最优解的
首先，如果固定G，那么D的最优解就是一个贝叶斯分类器。 将这个最优解形式带入，可以得到关于G的优化函数。简 单的计算可以证明，当产生的数据分布与真实数据分布完 全一致时，这个优化函数达到全局最小值。Pg=Pdata
生成模型G隐式地定义了一个概率分布Pg，我们希望Pg 收 敛到数据真实分布Pdata。论文证明了这个极小化极大博 弈当且仅当Pg = Pdata时存在最优解，即达到纳什均衡， 此时生成模型G恢复了训练数据的分布，判别模型D的准确 率等于50%。
生成式对抗网络--衍生模型 CGAN
1.定义：通过将额外信息y输送给判别模型和生成模型,作 为输入层的一部分,从而实现条件GAN 2.在生成模型中,先验输入噪声p(z)和条件信息y联合组成 了联合隐层表征。条件GAN的目标函数是带有条件概率 的二人极小极大值博弈（two-player minimax game ）
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《人工神经网络及
器。其中 ，判别器是指对已经观测到的数据x与未观测到的数 据y之间的关系进行建模，就是对条件概率
建模。而深度学习的主要研究成果基本都属于判别器模型，特 别是反向传播算法和Dropout算法的出现，使判别器的研究得到 飞速发展。 • 生成器的全称为概率生成器，是一种用于随机生成可观测数据的 模型。相比于判别器 ，会涉及最大似然估计、近似法等复杂计 算，所以生成器的发展较慢，直到生成式对抗网络的出现，才使 生成器得到了广泛应用和发展。 • 目前，GAN最主要的应用是图像生成和数据增强，就是通过对真 实数据建模然后生 成与真实图像、数据分布一样的样本。同时， GAN还可以用于图像和视频的生成，如图像修复、图像的超分辨 率、人脸图像编辑、图像上色
《人工神经网络及
《人工神经网络及
10.3生成式对抗网络算法
•为了了解生成器G 对数据x上的分布pg第一 ，这里定义一个先验
输入噪声变量 pz(z ) ，数据空间的映射为
。其
中 ，生成器 G 是由具有参数 的多层感 知器表示的微分函数。
第二个是输出单个标量的多层知器
。D (x)表示
x来自数据而是 pg的概率 。为了最大化将正确标签分配给来自 生成器G的训练示例和样本的概率 ，从而对判别器 D 进行了训
• 因为两个分布之间的Jensen– Shannon偏差总是非负性的，仅 当两个分布相等时值才为零。所以 ，当且仅当真实数据分布 pdata与生成数据分布pg相等时，能达到训练条件C(G) 的全局最 小，且此时式(10-6)的值为一 log4 。
《人工神经网络及
• 判别器D优化为
• 优化判别器D时 ，应将生成器G固定。假设已经得到生成样本 G(z) ，这时只需要优化真实样本D(x)，就是希望真实样本经过 判别器优化后得到的结果越大越好，真实样本 预测的概率越接 近 1 ，证明优化结果越好。对于假样本，则是希望优化后输出 的概率越小越好，即D (G(z))越小 ，越接近于0越好 ，但是这 样与题设中最大化相矛盾，所以将第二项中 D (G(z))改为 1一 D (G(z))。
• 针对这些问题，2014年10月蒙特利尔大学的Goodfellow等人提 出 了 一 种 基 于 生 成 式 的 对 抗 网 络 —— 生 成 式 对 抗 网 络 （Generative Adversarial Networks，GAN)。在提出的对 抗 性网络框架中，网络的工作机理类似于一队试图制造假币和使用 它而不想被发现的造假者之间的对抗和博弈。生成模型类似于试 图制造假币的一队，而判别模型类似于警察，试图检测这些假币， 用于判断和确定样本是来自生成模型还是真实数据。在这个游戏 中的对抗竞争促
《人工神经网络及
等。图像的修复已经研究很多年了，一直都达不到理想的效果， 直到GAN的出现，才可以用缺失部分周边元素的图像作为训练对 象 ，生成完整的图像，并经过判别器对真实图片和生成图片进 行判别，达到最理想的效果。也可将原本分辨率较低的模糊图片 经过一系列GAN的变换生成一张高分辨率的清晰图像。另外，GAN 与目前研究较热的强化学习、模仿学习等技术巧妙结合，从而可 以有力地推动人工智能的发展。 •从 人 工 智 能 角 度 看 ， G A N 使 用 神 经 网 络 来 指 导 神 经 网 络 ， 思 想 非 常奇特。仿佛两个武术初学者，从零基础开始，互相对决、相互 讨论、共同进步，最后一同达到武学顶峰的励志故事。这不仅是 机器学习想达到的理想结果，也是人类想要达到的最终结果。
《人工神经网络及
使两个团队不断改进他们的方法，直到假冒伪劣品与真品无法区 分。该算法是对抗训练机制进行训练，并使用随机梯度下降法实 现极值搜索。由于不需分辨下限也不需近 似推断，所以避免了 传统上反复应用马尔可夫链学习机制带来的配分函数计算问题， 提高了网络效率。 • 生成式对抗网络的核心思想是博弈论中的二元论和博弈，而这种 博弈思想最早起源于 奥地利小说家斯蒂芬•茨威格1941年写的小 说《象棋的故事》中。被囚禁在纳粹集中营 中小说的主人公意 外得到一本国际象棋棋谱，他用牢房里的面包做成了国际象棋， 然后自己与自己下棋，经过一盘盘的左右手互相博弈之后，他的 下棋水平有了很大的提高，最后 他轻松地击败了当时的世界象 棋冠军。 • 一个生成式对抗网络模型至少包含一个判别器和一个生成
《人工神经网络及
1. DCGAN
10.4 改进的生成式对抗网络
•
深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional GAN，DCG
AN) ，是在生成模型和判别模型中添加了卷积神经网络，使得生
成性能有了很大的提高。因为其改进的方向比较好，所以许多生
成式网络的改进都是参照DCGAN进行了性能的优化和改进。图 10-
人工神经网络及应用 主讲人： 单 位：
《人工神经网络及应用》
第10章 生成式对抗网络
1 《人工神经网络及
10.1 概述
• 在人工神经网络中建模的好坏会直接影响生成式模型的性能，但 是对实际案例进行建 模时需要大量先验知识。另 外，由于实际 数据非常复杂，模型建立所需计算量也非常大， 因此对计算资 源和硬件的要求也很高。
《人工神经网络及
• 另外 ，研究者为了提高GAN的性能，目前已经提出了D CGAN、 SGAN、InfoGAN、 CGAN、AC-GAN等多种 GAN改进版本，并且在 计算机视觉、语音 、图像处理等领域得到了广泛的关注和应用。 美国《麻省理工科技评论》评选的2018年“全球十大突破性技术” 中，生成式对抗网络与人工智能、人造胚胎、传感城市、量子材 料、3D 金属打印等热门技 术榜上有名。
《人工神经网络及
•优化生成器G为
•优化生成器G 时 ，判别器D固定，与判别模型无关，所以式中只有生 成样本，而且希望生成的样本与真实的样本一致，即希望D (G(z))越 大越好，接近于1 ，但是为了形式的 统一性，将其变形为 1-D (G(z ) ) ，且希望它越小越好。将两个优化后的模型合并就变成生成 式对抗网络的目标函数。 •那么博弈的最后期望结果是什么呢？ •在最理想的状态下，生成器G可以生成足以“以假乱真”的图片G (z)。 但对于判别器D来说 ，它难以判定生成器 G 生成的图片究竟是不是真 实的，因此 D (G (z )) = 0 .5 。 •此 时 ，就得到了一个生成器的生G，并达到生成“乱真”图片的目 的。
• 此时，通过随机梯度下降来更新判别器
• D和G的优化过程实质就是寻找极大极小值的过程，其目标函数 就是式（10-1）。
• 当真实数据分布pdata与生成数据分布pg相等时，达到全局最优。 • 优化判别器时，首先将生成器G保持固定不变。此时 ，判别器
D为
《人工神经网络及
• 在生成器 G为任意时，判别器D的训练条件为
了 ReLU传递函数。
《人工神经网络及
• (5)在判别器D中所有的网络层都采用Leaky ReLU传递函数，使 得深度卷积生成对抗网络相比于一般生成对抗网络有更好的生成 能力，网络训练有更好的收敛速度和稳定性，但也存在着生成图 像分辨率很低等问题。
2. SGAN
•半监督生成对抗网络（Semi-supervised GAN，SGAN)，原理结 构如10-4所示。它可以将真实数据x和它的类别信息同时输入到判 别器中，所以判别模型最终不仅可以判别 图像的来源，也可以判 别图像的类别。在这种情况下，整个对抗网络判别器 D 有了更好 的判别能力 ，同时加入了类别
• 在GAN 训练过程中，生成器 G的目标就是用生成的真实的图片去 欺骗判别器D ，而判别器D的目标就是尽量把生成器G生成的图片 和真实的图片分别开来。这样，生成器
《人工神经网络及
G和判别器D 就形成了一个动态的“对抗或博弈”过程 ，对抗原 理如图 10-2所示 。 •具体来说，生成式对抗网络学习的过程就是生成器G 和判别器 D 的极大极小博弈的过程。判别器 D 是为了更准确地区分G (z)和 x，并且识别出生成数据和真实数据，把判别后的输出概率二分化， 就是让判别器输出的真实数据D (x )的概率尽可能最大，而判别 器输出的生成数据D (G (z ))的概率尽可能最小。生成器 G 的 作用就是使自己生成的数据尽 可能与真实数据一致，让判别器 D 无法区分。因此判别模型和生成模型的性能在它们互相竞 争 、 互相对抗的过程中不断提高，最理想的结果就是D (G (z ))与真 实数据的表现D (x )相同 ，此时G和D到最优。
《人工神经网络及
10.2生成式对抗网络的结构 •一个 GAN主要包括一个生成器G 和一个判别器D ，其结构如10-1 所示。其中 ，生成器 G是一个生成图片的网络 ，它接收一个随 机的噪声z，并通过这个噪声生成图片 G(z)；判别器 D是一个判 别网络，用来判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是 真实数据 x ，输出D (x )代表 x 为真实图片的概率，如果为1， 就代表100 %是真实的图片，而输出为 0 , 就代表不可能是真实 的图片，即为假的图片。
《人工神经网络及
并在目标函数中加了一项
来表示互信息的
• 判别器的训练目标函数最大化可以用条件概率 来估计，其中，表示Y的x是来自pdata(y=1)或者pg(y=0)此时，目
标函数可写为
• 那么什么时候C(G)能达到全局最小呢？此时式(10-6)的值又为
多少呢？
• 当pdata与pg相等时，
有
《人工神经网络及
• 式(10-7)减去
可得
• 其中，KL为 Kullback–Leibler散度。模型判别和数据生成过 程之间的Jensen– Shannon偏差为
练 。同时，为了最小化
，对生成器G进行了训练 。
•生成式对抗网络的目标函数可表述为
《人工神经网络及
• 式中，真实数据x采样自真实数据分布
，噪声z服从
先验噪声分布
， E为期望值，判别器的数据来自
和生成数据分布
器。其中 ，判别器是指对已经观测到的数据x与未观测到的数 据y之间的关系进行建模，就是对条件概率
建模。而深度学习的主要研究成果基本都属于判别器模型，特 别是反向传播算法和Dropout算法的出现，使判别器的研究得到 飞速发展。 • 生成器的全称为概率生成器，是一种用于随机生成可观测数据的 模型。相比于判别器 ，会涉及最大似然估计、近似法等复杂计 算，所以生成器的发展较慢，直到生成式对抗网络的出现，才使 生成器得到了广泛应用和发展。 • 目前，GAN最主要的应用是图像生成和数据增强，就是通过对真 实数据建模然后生 成与真实图像、数据分布一样的样本。同时， GAN还可以用于图像和视频的生成，如图像修复、图像的超分辨 率、人脸图像编辑、图像上色
《人工神经网络及
《人工神经网络及
10.3生成式对抗网络算法
•为了了解生成器G 对数据x上的分布pg第一 ，这里定义一个先验
输入噪声变量 pz(z ) ，数据空间的映射为
。其
中 ，生成器 G 是由具有参数 的多层感 知器表示的微分函数。
第二个是输出单个标量的多层知器
。D (x)表示
x来自数据而是 pg的概率 。为了最大化将正确标签分配给来自 生成器G的训练示例和样本的概率 ，从而对判别器 D 进行了训
• 因为两个分布之间的Jensen– Shannon偏差总是非负性的，仅 当两个分布相等时值才为零。所以 ，当且仅当真实数据分布 pdata与生成数据分布pg相等时，能达到训练条件C(G) 的全局最 小，且此时式(10-6)的值为一 log4 。
《人工神经网络及
• 判别器D优化为
• 优化判别器D时 ，应将生成器G固定。假设已经得到生成样本 G(z) ，这时只需要优化真实样本D(x)，就是希望真实样本经过 判别器优化后得到的结果越大越好，真实样本 预测的概率越接 近 1 ，证明优化结果越好。对于假样本，则是希望优化后输出 的概率越小越好，即D (G(z))越小 ，越接近于0越好 ，但是这 样与题设中最大化相矛盾，所以将第二项中 D (G(z))改为 1一 D (G(z))。
• 针对这些问题，2014年10月蒙特利尔大学的Goodfellow等人提 出 了 一 种 基 于 生 成 式 的 对 抗 网 络 —— 生 成 式 对 抗 网 络 （Generative Adversarial Networks，GAN)。在提出的对 抗 性网络框架中，网络的工作机理类似于一队试图制造假币和使用 它而不想被发现的造假者之间的对抗和博弈。生成模型类似于试 图制造假币的一队，而判别模型类似于警察，试图检测这些假币， 用于判断和确定样本是来自生成模型还是真实数据。在这个游戏 中的对抗竞争促
《人工神经网络及
等。图像的修复已经研究很多年了，一直都达不到理想的效果， 直到GAN的出现，才可以用缺失部分周边元素的图像作为训练对 象 ，生成完整的图像，并经过判别器对真实图片和生成图片进 行判别，达到最理想的效果。也可将原本分辨率较低的模糊图片 经过一系列GAN的变换生成一张高分辨率的清晰图像。另外，GAN 与目前研究较热的强化学习、模仿学习等技术巧妙结合，从而可 以有力地推动人工智能的发展。 •从 人 工 智 能 角 度 看 ， G A N 使 用 神 经 网 络 来 指 导 神 经 网 络 ， 思 想 非 常奇特。仿佛两个武术初学者，从零基础开始，互相对决、相互 讨论、共同进步，最后一同达到武学顶峰的励志故事。这不仅是 机器学习想达到的理想结果，也是人类想要达到的最终结果。
《人工神经网络及
使两个团队不断改进他们的方法，直到假冒伪劣品与真品无法区 分。该算法是对抗训练机制进行训练，并使用随机梯度下降法实 现极值搜索。由于不需分辨下限也不需近 似推断，所以避免了 传统上反复应用马尔可夫链学习机制带来的配分函数计算问题， 提高了网络效率。 • 生成式对抗网络的核心思想是博弈论中的二元论和博弈，而这种 博弈思想最早起源于 奥地利小说家斯蒂芬•茨威格1941年写的小 说《象棋的故事》中。被囚禁在纳粹集中营 中小说的主人公意 外得到一本国际象棋棋谱，他用牢房里的面包做成了国际象棋， 然后自己与自己下棋，经过一盘盘的左右手互相博弈之后，他的 下棋水平有了很大的提高，最后 他轻松地击败了当时的世界象 棋冠军。 • 一个生成式对抗网络模型至少包含一个判别器和一个生成
《人工神经网络及
1. DCGAN
10.4 改进的生成式对抗网络
•
深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional GAN，DCG
AN) ，是在生成模型和判别模型中添加了卷积神经网络，使得生
成性能有了很大的提高。因为其改进的方向比较好，所以许多生
成式网络的改进都是参照DCGAN进行了性能的优化和改进。图 10-
人工神经网络及应用 主讲人： 单 位：
《人工神经网络及应用》
第10章 生成式对抗网络
1 《人工神经网络及
10.1 概述
• 在人工神经网络中建模的好坏会直接影响生成式模型的性能，但 是对实际案例进行建 模时需要大量先验知识。另 外，由于实际 数据非常复杂，模型建立所需计算量也非常大， 因此对计算资 源和硬件的要求也很高。
《人工神经网络及
• 另外 ，研究者为了提高GAN的性能，目前已经提出了D CGAN、 SGAN、InfoGAN、 CGAN、AC-GAN等多种 GAN改进版本，并且在 计算机视觉、语音 、图像处理等领域得到了广泛的关注和应用。 美国《麻省理工科技评论》评选的2018年“全球十大突破性技术” 中，生成式对抗网络与人工智能、人造胚胎、传感城市、量子材 料、3D 金属打印等热门技 术榜上有名。
《人工神经网络及
•优化生成器G为
•优化生成器G 时 ，判别器D固定，与判别模型无关，所以式中只有生 成样本，而且希望生成的样本与真实的样本一致，即希望D (G(z))越 大越好，接近于1 ，但是为了形式的 统一性，将其变形为 1-D (G(z ) ) ，且希望它越小越好。将两个优化后的模型合并就变成生成 式对抗网络的目标函数。 •那么博弈的最后期望结果是什么呢？ •在最理想的状态下，生成器G可以生成足以“以假乱真”的图片G (z)。 但对于判别器D来说 ，它难以判定生成器 G 生成的图片究竟是不是真 实的，因此 D (G (z )) = 0 .5 。 •此 时 ，就得到了一个生成器的生G，并达到生成“乱真”图片的目 的。
• 此时，通过随机梯度下降来更新判别器
• D和G的优化过程实质就是寻找极大极小值的过程，其目标函数 就是式（10-1）。
• 当真实数据分布pdata与生成数据分布pg相等时，达到全局最优。 • 优化判别器时，首先将生成器G保持固定不变。此时 ，判别器
D为
《人工神经网络及
• 在生成器 G为任意时，判别器D的训练条件为
了 ReLU传递函数。
《人工神经网络及
• (5)在判别器D中所有的网络层都采用Leaky ReLU传递函数，使 得深度卷积生成对抗网络相比于一般生成对抗网络有更好的生成 能力，网络训练有更好的收敛速度和稳定性，但也存在着生成图 像分辨率很低等问题。
2. SGAN
•半监督生成对抗网络（Semi-supervised GAN，SGAN)，原理结 构如10-4所示。它可以将真实数据x和它的类别信息同时输入到判 别器中，所以判别模型最终不仅可以判别 图像的来源，也可以判 别图像的类别。在这种情况下，整个对抗网络判别器 D 有了更好 的判别能力 ，同时加入了类别
• 在GAN 训练过程中，生成器 G的目标就是用生成的真实的图片去 欺骗判别器D ，而判别器D的目标就是尽量把生成器G生成的图片 和真实的图片分别开来。这样，生成器
《人工神经网络及
G和判别器D 就形成了一个动态的“对抗或博弈”过程 ，对抗原 理如图 10-2所示 。 •具体来说，生成式对抗网络学习的过程就是生成器G 和判别器 D 的极大极小博弈的过程。判别器 D 是为了更准确地区分G (z)和 x，并且识别出生成数据和真实数据，把判别后的输出概率二分化， 就是让判别器输出的真实数据D (x )的概率尽可能最大，而判别 器输出的生成数据D (G (z ))的概率尽可能最小。生成器 G 的 作用就是使自己生成的数据尽 可能与真实数据一致，让判别器 D 无法区分。因此判别模型和生成模型的性能在它们互相竞 争 、 互相对抗的过程中不断提高，最理想的结果就是D (G (z ))与真 实数据的表现D (x )相同 ，此时G和D到最优。
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10.2生成式对抗网络的结构 •一个 GAN主要包括一个生成器G 和一个判别器D ，其结构如10-1 所示。其中 ，生成器 G是一个生成图片的网络 ，它接收一个随 机的噪声z，并通过这个噪声生成图片 G(z)；判别器 D是一个判 别网络，用来判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是 真实数据 x ，输出D (x )代表 x 为真实图片的概率，如果为1， 就代表100 %是真实的图片，而输出为 0 , 就代表不可能是真实 的图片，即为假的图片。
《人工神经网络及
并在目标函数中加了一项
来表示互信息的
• 判别器的训练目标函数最大化可以用条件概率 来估计，其中，表示Y的x是来自pdata(y=1)或者pg(y=0)此时，目
标函数可写为
• 那么什么时候C(G)能达到全局最小呢？此时式(10-6)的值又为
多少呢？
• 当pdata与pg相等时，
有
《人工神经网络及
• 式(10-7)减去
可得
• 其中，KL为 Kullback–Leibler散度。模型判别和数据生成过 程之间的Jensen– Shannon偏差为
练 。同时，为了最小化
，对生成器G进行了训练 。
•生成式对抗网络的目标函数可表述为
《人工神经网络及
• 式中，真实数据x采样自真实数据分布
，噪声z服从
先验噪声分布
， E为期望值，判别器的数据来自
和生成数据分布