培训学校网站,服装设计以及网页设计素材,搜索引擎案例分析结论,做课件可赚钱的网站生成对抗网络#xff08;Generative Adversarial Networks#xff0c;简称GANs#xff09;是深度学习领域的一种创新结构#xff0c;由Ian Goodfellow在2014年首次提出。GANs包括两个深度神经网络——一个生成器和一个判别器#xff0c;它们通常以对抗的方式进行训练。 以…生成对抗网络Generative Adversarial Networks简称GANs是深度学习领域的一种创新结构由Ian Goodfellow在2014年首次提出。GANs包括两个深度神经网络——一个生成器和一个判别器它们通常以对抗的方式进行训练。 以下是GANs的基本概念 生成器 (Generator): 生成器的任务是从随机噪声中生成尽可能真实的数据。换句话说生成器尝试产生与真实数据集非常相似的新数据。 判别器 (Discriminator): 判别器的任务是区分其接收到的数据是来自真实数据集还是生成器。换句话说它尝试判断输入数据是真实的还是假的。 训练过程: 在GANs的训练过程中生成器和判别器在一个对抗游戏中进行竞争。生成器努力产生越来越真实的数据以欺骗判别器而判别器努力变得越来越好地识别真实与生成的数据。这种对抗过程导致生成器产生高质量的数据。 损失函数: GANs通常使用两个损失函数来评估生成器和判别器的性能。判别器的损失函数评估其正确区分真实数据和生成数据的能力而生成器的损失函数评估其生成数据欺骗判别器的能力。 GANs在许多应用中都非常有用如图像生成、图像超分辨率、风格迁移、数据增强和更多其他应用。然而它们也有一些挑战例如训练不稳定性、模式崩溃等问题但随着研究的深入已经发展了许多变种和技术来解决这些问题。 使用Pytorch在MNIST数据集上写了一个最简单的生成对抗网络整个训练过程的目的是使生成器和判别器在一个动态的竞技环境中进化。判别器的目标是尽可能地区分真实图像和假图像而生成器的目标是尽可能地生成能够骗过判别器的图像。 训练判别器它在真实图像上进行训练试图将其标记为真实的同时在假图像上进行训练试图将其标记为假的。 训练生成器它尝试生成图像这些图像应当被判别器标记为真实的。 这种竞争性的环境确保了两者都在进步。当GAN训练得当时生成器应当能够生成非常逼真的图像而判别器则变得非常擅长于区分真假。 最后值得注意的是在训练过程中GAN可能会遇到一些问题如模式崩溃其中生成器可能会始终生成相同的图像。有许多技术和变体
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.autograd.variable import Variable# 定义超参数
batch_size 128
learning_rate 0.0002
epochs 10
latent_dim 100# 数据加载器
transform transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])
mnist datasets.MNIST(root./data, trainTrue, transformtransform, downloadTrue)
dataloader torch.utils.data.DataLoader(mnist, batch_sizebatch_size, shuffleTrue)# 判别器
class Discriminator(nn.Module):def __init__(self):super(Discriminator, self).__init__()self.model nn.Sequential(nn.Linear(784, 256),nn.LeakyReLU(0.2),nn.Linear(256, 128),nn.LeakyReLU(0.2),nn.Linear(128, 1),nn.Sigmoid())def forward(self, x):x x.view(x.size(0), 784)return self.model(x)# 生成器
class Generator(nn.Module):def __init__(self):super(Generator, self).__init__()self.model nn.Sequential(nn.Linear(latent_dim, 128),nn.ReLU(),nn.Linear(128, 256),nn.ReLU(),nn.Linear(256, 784),nn.Tanh())def forward(self, z):return self.model(z).view(-1, 1, 28, 28)D Discriminator()
G Generator()criterion nn.BCELoss()
d_optimizer optim.Adam(D.parameters(), lrlearning_rate)
g_optimizer optim.Adam(G.parameters(), lrlearning_rate)for epoch in range(epochs):for batch_idx, (real_images, _) in enumerate(dataloader):batch_size real_images.size(0)# 训练判别器D.zero_grad()labels torch.ones(batch_size, 1)outputs D(real_images)real_loss criterion(outputs, labels)real_loss.backward()z torch.randn(batch_size, latent_dim)fake_images G(z)labels torch.zeros(batch_size, 1)outputs D(fake_images.detach())fake_loss criterion(outputs, labels)fake_loss.backward()d_optimizer.step()# 训练生成器G.zero_grad()labels针对MNIST数据集生成对抗网络(GAN)中的生成器和判别器具有特定的目标和功能。 生成器:
目标生成器的目标是创建与MNIST数据集中的真实手写数字图像尽可能相似的图像。功能它接受一个随机噪声向量通常是从某种分布如正态分布中抽取的作为输入并将其映射到一个图像空间生成一个手写数字图像。训练过程中的角色在GAN的训练过程中生成器试图不断改进其生成的图像使其更难以被判别器区分为假的。 判别器:目标判别器的目标是区分接收到的图像是真实的MNIST手写数字图像还是生成器生成的假图像。 功能它接受一个图像作为输入并输出一个概率值表示该图像是真实的MNIST图像的概率。 训练过程中的角色在GAN的训练过程中判别器不断地被训练以更好地区分真实图像和生成图像。 总之针对MNIST数据集生成器尝试生成与真实MNIST手写数字尽可能相似的图像而判别器的任务是判断图像是否是真实的MNIST手写数字图像。在这个“游戏”中生成器和判别器相互对抗随着训练的进行两者都变得更加熟练直到生成器生成的图像与真实图像几乎无法区分。
