李宏毅机器学习|生成对抗网络Generative Adversarial Network (GAN)|学习笔记（1）|GAN基本概念介绍_the generative adversarial network (gan) can direc

---

前言

之前老早就听说了GAN，然后对这个方法还不是很了解，想在今后的论文中应用它。因此来学习下李宏毅讲的GAN,记个笔记。视频地址

---

1 Generation

之前的神经网络的模型大多是给定x，然后通过Nertwork来给定一个y。
但是Generation是给定X和一个简单分布的Z(如高斯分布)，然后通过Network 给出一个y的分布，此时这个Network就叫做Generator。

为什么我们需要一个关于y的分布结果，主要是用于有创造力的工作。

（李老师老二次元了QAQ）

2 Generative Adversarial Network (GAN)

Generator

首先通过例子来引出GAN，李老师举的例子是动漫人物脸的生成。首先是Generator：

其中的Unconditional generation指的是不用前文提到的x，而只用z的部分来生成y。这里其实生成的y就是一个高纬的向量（如64x64x3)，而一张图片刚好就是一个高纬的向量，然后稍微的整理一下就行了。
z通常是一个低纬度的向量，维度一般是自己定义的。然后图中是通过Normal Distribution的方式来采样得到z的，然后generator根据不同的z生成不同的y。至于是要采用Normal Distribution 还是Guass Distribution，不同的Distribution都可以，虽然有差异，但是只要保证你的Generator能够识别这样的分布就行了。

Discriminator

然后就是Discriminator：

Discriminator是一个评判者，这里的输入是一张图片，然后输出是对这个图片的真实性的一个打分。因此Discriminator是一个神经网络，是一个函数，模型是自己定义的。
下面就是举的例子，打分越高说明图片更像是动漫人物。

Basic Idea of GAN

枯叶蝶和波波鸟之间的一种相互进化的思想。

比如第一代Generator先是产生的任意的图片，然后第一代Discriminator如发现这些图像没有眼睛。然而第二代的Generator要做的就是产生有眼睛的图像然后骗过第一代的Discriminator。然后第一代的Discriminator也会进化，比如发现了还有头发等。然后第三代Generator就产生头发来骗过第二代的Discriminator,如此循环往复，直到Generator产生很像动漫人物的图像。

Adversarial：这里应该说，Generator和Discriminator是亦敌亦友的关系。

Algorithm

第一步：固定Generator的参数，训练Discriminator的参数。主要的方式就是通过Generator产生的图像和本身拥有的Darabase的图像来训练Discriminator.，主要是让Discriminator学会给真实的图像打高分，给虚假的图像打低分。比如像图中那样，真实的都标记为1，假的都标记为0。那么就可以用分类或者回归的方式来解决这个问题。

第二步：固定Discriminator的参数，训练Generator的参数。简单来说可以把Generator和Discriminator两个网络合成一个网络，输入就是如Normal Distribution采样的向量，输出的是一个打分。目的就是最大化打分，只是说这里只更新Generator的参数。
形象的说就是让Generator去骗过Discriminator。

接下来就是不断的重复上述的过程。

结果展示

李老师做的：

李老师助教做的：

2019 StyleGAN

生成不存在的人：

产生不存在的其他东西

---

总结

本文只是介绍了GAN的基本概念，介绍了GAN的一些基本思想。值得一说的是，不管是Generator还是Discriminator，它们都是神经网络，至于定义成什么样的框架，什么样的结构需要我们自己来把握。下一篇将介绍一些相关的理论。