生成對抗網絡

生成對抗網絡 ( 簡稱 ） 是非監督式學習的一種方法 ， 透過兩個神經網路相互博弈的方式進行學習 。 該方法由伊恩 · 古德費洛等人於2014年提出 。 生成對抗網絡由一個生成網絡與一個判別網絡組成 。 生成網絡從潛在空間 （ latent space ） 中隨機取樣作爲輸入 ， 其輸出結果需要儘量模仿訓練集中的真實樣本 。 判別網絡的輸入則爲真實樣本或生成網絡的輸出 ， 其目的是將生成網絡的輸出從真實樣本中儘可能分辨出來 。 而生成網絡則要儘可能地欺騙判別網絡 。 兩個網絡相互對抗 、 不斷調整參數 ， 最終目的是使判別網絡無法判斷生成網絡的輸出結果是否真實 。 thumb | 由GAN deepfake生成的人臉 生成對抗網絡常用於生成以假亂真的圖片 。 此外 ， 該方法還被用於生成影片 、 三維物體模型等 。 生成對抗網絡雖然最開始提出是爲了無監督學習 ， 但經證明對 、 完全監督學習 、 強化學習也有效 。 在2016年的一個研討會上 ， 楊立昆稱生成式對抗網絡爲 「 機器學習這二十年來最酷的想法 」 。