AIGC实战——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN) ...

0. 前言

生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 是由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出的一种强大的深度学习模子，可以用于生成新数据样本，比如图像、音频、文本等。GAN 包含两个神经网络：生成器和判别器。生成器根据输入的噪声信号生成一些伪造的数据样本，而判别器则负责判定该数据样本是真实的照旧伪造的。在本节中，首先阐述生成对抗网络的理论底子，然后使用 Keras 构建生成对抗网络模子。
1. 生成对抗网络

1.1 生成对抗网络核心头脑

生成对抗网络 (Generative Adversarial Network，GAN) 可以通过类比为一个伪造专家与一个检测专家之间的博弈。生成器 (generator) 是伪造专家，目标是制造出传神的假样本，以尽可能地欺骗检测专家。而鉴别器 (discriminator) 则是检测专家，旨在区分真实样本和生成器产生的假样本，并尽可能正确地辨认它们。
在开始时，生成器只能制造出不完善的假样本，而鉴别器擅长辨别真伪而且正确率相对较高。然而，随着训练的进行，生成器变得更加纯熟，并积极提高自己的武艺，从而创造传神的样本。同时，鉴别器也在不断学习和调整自己的判别能力，以保持对假样本的敏感度。
通过反复的博弈和训练，生成器和鉴别器渐渐到达一种平衡状态。生成器学会了创造足以迷惑鉴别器的传神作品

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