生成对抗网络(GAN)的18个绝妙应用
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生成对抗网络(GAN)是生成模型的一种神经网络架构。
生成模型指在现存样本的基础上,使用模型来生成新案例,比如,基于现存的照片集生成一组与其相似却有细微差异的新照片。
GAN是使用两个神经网络模型训练而成的一种生成模型。其中一个称为“生成器”或“生成网络”模型,可学习生成新的可用案例。另一个称为“判别器”或“判别网络”,可学习判别生成的案例与实际案例。
两种模型(从博弈论的意义上来说)处于一种竞争状态,生成器企图愚弄判别器,而判别器则要同时处理生成案例和实际案例。
经学习,生成模型可生成所需的新案例。
生成对抗网络具有极为具体的使用案例,一开始这些案例理解起来会有些困难。
本文将回顾大量GAN的有趣应用,有助于你了解其能够解决的案例类型。以下列表或许并不完整,但其中包含了许多媒体介绍过的GAN使用案例。
应用案例可划分为以下18种类型:
- 生成图像数据集案例
2014年,Ian Goodfellow等人发表论文《对抗式生成网络》,提出了生成新案例这一应用。文中指出,GAN可为MNIST手写数码数据集、CIFAR-10小件图片数据集、多伦多人像数据集生成新案例。
论文传送门:https://arxiv.org/abs/1406.2661
GAN可为图像数据集生成新案例。图片来自《生成对抗网络》。
2015年,Alec Radford等人在一篇重要论文《使用深度回旋生成对抗网络进行无监督表示学习》,也表达了类似观点。论文指出,深度回旋生成对抗网络展示了大规模培养稳定GAN的方法。论文展示了生成卧室新案例的模型。
论
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