空气产品公司将为三星电子位于西安的第二个 3D V-NAND 芯片工厂供应空气
06-06
如果您对人工智能和创造力的交叉点感兴趣，那么 Ian Goodfellow 在 2006 年发现的生成对抗网络 (GAN) 是必读的。
它深入研究了生成人工智能的迷人世界，其中两个模型（生成器和鉴别器）参与数字猫鼠游戏，生成新的、逼真的图像。
本文的亮点在于解析了训练这些模型的复杂过程，重点介绍了使用具有特定激活函数和二元交叉熵损失的简单 MLP 网络进行的优化。
值得注意的是，它展示了 GAN 如何逐渐从生成随机噪声发展到创建可以欺骗鉴别器并使其认为它们是真实的图像。
这篇内容对于任何对人工智能生成内容的未来感兴趣的人来说都很重要，因为它展示了 GAN 无需简单记住训练数据即可创建可信数据增强的潜力。
无论您是经验丰富的人工智能爱好者还是新手，本指南都清晰简洁地展示了正在塑造生成人工智能未来的突破性技术。
- GAN 是一种早期的人工智能生成方法，由 Ian Goodfellow 于 2006 年发现。
- GAN 包含两个模型：生成器 (G) 和判别器 (D)。
- G模型的目标是学习训练数据的分布并生成新样本。
- D模型的目标是确定图像是来自训练集还是生成集。
- 训练过程是通过最大化D模型正确分类生成和训练样本的概率，以及最大化G模型使D模型出错的概率。
- 实现GAN的关键是训练D模型和G模型的循环。
- 可以通过训练 D 模型对生成的随机噪声图像和真实图像进行分类来建立对 GAN 的理解。
- 可以通过将生成的图像与 MNIST 数据集相结合来训练 D 模型和 G 模型。
- D 模型是一个 MLP 网络，具有四个线性层，用于二元分类。
- G 模型是一个 MLP 网络，具有四个线性层，用于生成图像。
- 训练GAN的关键是最小化D模型的损失，最大化G模型的损失。
- 通过训练 50 个 epoch，可以生成逼真的手写数字图像。
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