机器学习-生成对抗网络(GAN)原理介绍_描述gan的基本工作原理，并解释生成器和判别器在训练过程中的相互作用。

生成对抗网络(Generative Adversarial Network，GAN)

一、引入

  GAN中主要包括两个核心网络：生成器（Generator）；判别器（Discriminator）；

    生成器（Generator，G）：通过对大量样本的学习，能够生成一些以假乱真的样本；

    判别器（Discriminator，D）：接受真实样本和G生成的假样本，并进行判断和区分。

    G和D相互博弈，通过学习和对抗，G的生成能力和D的判别能力都逐渐增强并收敛（纳什均衡）。

  生成器：
  输入服从随机分布的噪音$\mathcal{Z}$，例如正态分布；通过一个复杂的映射函数（这里的映射函数，其实就是要得到的生成器神经网络，后面会详细说明），生成假样本。

$$\hat{x}=G(z,{\theta }_g)$$

  判别器：
  输入为真实样本或假样本，通过另一个复杂的映射函数（同上），输出一个（0,1）之间的值，值越大表示越有可能为真实样本。

$$s=D(x,{\theta }_d)$$

二、目标函数

  接下来，对于整个任务来说，我们先看看总体的目标函数，先看懂目标函数对后面的理解也会很有帮助。

min ⁡ G max ⁡ D V ( D , G ) = E x ∼ p data [ log ⁡ D ( x ) ] + E z ∼ p z [ log ⁡ ( 1 − D ( G ( z ) ) ) ] \min _{G} \max _{D} V(D, G)=\mathbb{E}_{x \sim p_{\text {data}}}[\log D(x)]+\mathbb{E}_{z \sim p_{z}}[\log (1-D(G(z)))] Gmin​Dmax​V(D,G)=Ex∼p<