2014年，Universite de Montreal 大学Yoshua Bengio（2018年图灵奖获得者）的学生Ian Goodfellow提出生成对抗网络（Generative adj-terminal networks，简称 GAN），从而开辟了深度学习最赤手可热的研究方向。
从2014-2019年，GAN的研究稳步推进，研究捷报频传，最新的GAN算法在图片生成上的效果甚至达到了肉眼很难分辨的程度。由于GAN的发明，Ian Goodfello荣获GAN之父称号，并获得了2017年麻省理工大学科技评论颁奖的35 Innovators Goodfellow奖项。
该方法利用了两个网络，一个称为生成网络，另一个称为鉴别网络，可用于以音频、视频和文本的形式产生不同寻常的创造性输出。他的这项研究，在人工智能文献中被广泛引用。

GAN应用场景
- 图像编辑：给定一张图像，可以在该图像的基础之上生成各种各样的图像；
- 恶意攻击检测：深度学习生成的模型是可以被黑客攻击，利用甚至控制的。为了对抗这样的逆向攻击（adversarial attacks），可以训练对抗神经网络去生成更多的虚假训练数据作为假想敌，让模型在演习中去识别出这些虚假数据，GAN生成的虚假数据让正在做分类的模型更加稳健；
- 数据生成：例如医疗领域，缺少训练数据是应用深度学习的最大障碍。数据增强的传统做法是将原图像拉伸旋转剪切，但这毕竟还是原来的图像，通过使用GAN，能够生成更多类似的数据；
- 注意力预测：人类在看一张图片时，往往只关注特定的部分，而通过GAN模型，可以预测出人类关心的区域在哪里。
- 三位结构生成：pix2vox是一个基于GAN的开源工具，能够根据手绘的二维图片，生成对应的三维结构，不止有对应的形状，还会生成对应的颜色，有了这样的工具，就能降低3D建模的门槛，从而让3D打印更容易的落地。

2.GAN原理结构

提示：下面的原理解释可能对于读者来说比较枯燥无味，但是还是希望读者可以坚持看完原理，因为只有这样你才能真正的理解GAN的实现原理。

（1）生成对抗网络子网络

GAN包含：生成网络（Generator Network）和判别网络（Discriminator Network）,其中生成网络Gen负责学习样本的真实分布，判别网络Dis负责将对生成网络生成的样本和真实样本分别进行判别。

（2）结构图

（1）生成器

生成模型以随机噪声(Random noise)或者类似的控制变量作为输入，生成器一般使用多层的神经网络实现，其输出为生成的样本，也就是一张假的图片（fake image）；这样样本和真实给定的样本一起给判别器模型训练。


"""
@Author : Keep_Trying_Go
@Major  : Computer Science and Technology
@Hobby  : Computer Vision
@Time   : 2023/4/24 14:21
"""
import torch
import numpy as np
#对于生成器，输入的为正态分布随机数
#输出为: [1,28,28]图片
 
class Generator(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.fc = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(in_features=100,out_features=256),
            torch.nn.ReLU(),
            torch.nn.Linear(in_features=256,out_features=512),
            torch.nn.ReLU(),
            torch.nn.Linear(in_features=512,out_features=784),
            torch.nn.Tanh()#对于生成器使用tanh激活函数更好
        )
    def forward(self,input):
        x = self.fc(input)
        img = x.view(-1,28,28)
        return img

（2）判别器

判别器模型是一个二分类器，判别一个样本是真实的样本还是生成器生成的样本，一般也是使用神经网络实现。


"""
@Author : Keep_Trying_Go
@Major  : Computer Science and Technology
@Hobby  : Computer Vision
@Time   : 2023/4/24 14:21
"""
import torch
import numpy as np
 
#判别器的输入为一张图片
#输出为二分类的概率值
#判别器对log(1 - D(G(z)))的判别作为生成器的损失值
 
class Discriminator(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.fc = torch.nn.Sequential(
            torch.nn.Linear(in_features=784,out_features=512),
            torch.nn.LeakyReLU(),
            torch.nn.Linear(in_features=512,out_features=256),
            torch.nn.LeakyReLU(),
            torch.nn.Linear(in_features=256,out_features=1),
            torch.nn.Sigmoid()
        )
    def forward(self,input):
        x = input.view(-1,784)
        x = self.fc(x)
        return x

（3）训练技巧

对于生成模型：训练目标是让生成的数据尽可能的与真实数据相似，最小化判别模型的判别准确率。
对于判别模型：训练目标是最大化判别准确率，即区分样本是真实样本还是生成器生成的样本。

可以发现，这个过程是矛盾的，因此：

在训练的过程中采用交替优化的方式，每一次迭代时分为两个阶段：
第一个阶段：首先固定判别模型，优化生成模型，使得生成的数据备判别模型判定为真样本的概率尽可能的高。
第二个阶段：固定生成模型，优化盘被模型，提高判别模型的分类准确率。

提示：在训练过程中，生成器努力地让生成的图像更加的真实，而判别器则努力地识别生成器图片的真假，这是是一个相互博弈的过程，互相提升自己，也就是不断的进行对抗的过程。随着训练的进行，生成模型产生的样本和真实样本几乎没有什么差别，判别模型也无法准确的判别一个样本的真假，此时的分类错误率为0.5（那什均衡）

3.GAN网络模型选择

生成对抗网络是一个抽象的框架，并没有指定生成模型和判别模型具体为哪一种模型，可以是神经网络模型，也可以是卷积神经网络模型或者其他的机器学习模型。

（1）生成模型

在本文中，生气模型选择是神经网络模型。根据类型等输入变量来生成图像之类的样本数据，生成模型接收的输入是类别之类的隐变量和随机噪声，输出与训练样本相似的样本数据（比如图片之类的）。

（2）判别模型

判别模型一般用分类问题的神经网络，用于区分样本的真假（给定的真实数据和生成器生成的数据），是一个二分类问题。

4.GAN训练目标函数

提示：在确定生成模型和判别模型之前，首先了解一下logistic回归模型：

logistic回归即对数概率回归，是一种二分类问题的分类算法，使用sigmoid函数估计出样本属于正样本的概率（关于细节推导，建议看《机器学习原理，算法与应用》）。

logistic回归似然函数：

回归对数函数和生成对抗区别：
logistic回归在训练达到最优点处时，负样本的预测输出接近于0；
生成对抗网络中判别模型对抗样本的输出概率值在最优点处接近于0.5,。