生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 算法MNIST图像生成任务及CelebA图像超分辨率任务
生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 算法详解与PyTorch实现
目录
- 生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 算法详解与PyTorch实现
- 1. 生成对抗网络 (GAN) 算法概述
- 1.1 生成器与判别器
- 1.2 GAN的优势
- 2. GAN的核心技术
- 2.1 目标函数
- 2.2 生成器
- 2.3 判别器
- 2.4 训练过程
- 3. PyTorch实现GAN
- 3.1 环境准备
- 3.2 PyTorch实现GAN
- 4. 案例一：图像生成任务 - MNIST数据集
- 4.1 数据集介绍
- 4.2 数据预处理
- 4.3 模型训练与评估
- 4.4 运行结果
- 总结
1. 生成对抗网络 (GAN) 算法概述
生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）由Ian Goodfellow等人于2014年提出，是一种通过对抗学习生成数据的深度学习模型。GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，两者通过对抗训练共同提升性能。GAN广泛应用于图像生成、图像修复、风格迁移等领域。
1.1 生成器与判别器
- 生成器：生成器试图生成与真实数据相似的假数据。
- 判别器：判别器试图区分真实数据和生成器生成的假数据。
1.2 GAN的优势
- 高质量生成：GAN能够生成高质量的数据，如图像、音频等。
- 灵活性：GAN可以应用于多种任务，如图像生成、图像修复、风格迁移等。