深度学习（四）-GAN生成式对抗网络概述

一、介绍

1、2014年提出Generative Adversarial Networks

2、基于博弈论，由生成器和判别器组成

3、目的：估测数据样本的潜在分布，并生成新的数据样本

4、其他生成网络：自回归模型、变分自编码VAE等

 

二、概念

1、生成器：根据真实数据的特征，生成假数据

2、判别器：判别是真实数据还是假数据

3、两者交替训练，但是先训练判别器，达到以假乱真

 

三、GAN框架

随机变量+真实数据+生成器+判别器

 

 

四、DCGAN

1、深层卷积网络+GAN

2、生成器和判别器用两个CNN代替