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GANs之父Goodfellow38分钟视频亲授如何完善生成对抗网络上_[#第一枪]

发布时间:2021-06-07 12:43:58 阅读: 来源:木塞厂家

编者按:深度学习顶级盛会NIPS于今年12月初在巴塞罗那举行,相信有很多人都无法参加。不过,有另一个AI盛会却是全世界所有人都能参加的,叫做“AI WITH THE BEST”,已于今年9月在网络世界里召开。演讲嘉宾有100多人,其中就有“GANs之父”Ian Goodfellow。这个会议由于是网络播出,所以有完整录像,对比Ian Goodfellow在NIPS的演讲内容,二者十分相仿,故在此将此次会议的视频搬运给大家,并附上中文图文详解(PS:本文由亚萌和三川共同编辑完成)。

大家好,先自我介绍一下,我叫Ian Goodfellow,我是OpenAI的一名研究员。OpenAI是一个非盈利性组织,致力于把通用性的人工智能变成一种安全的方法,并且造福于全人类。

我今天将给大家讲一下生成对抗网络(Generative Adversarial Networks),简称“GANs”。

什么是对抗生成网络(GANs)?

生成对抗网络是一种生成模型(Generative Model),其背后最基本的思想就是从训练库里获取很多的训练样本(Training Examples),从而学习这些训练案例生成的概率分布。

一些生成模型可以给出概率分布函数定义的估测,而另一些生成模型可以给你全新的样本,这些新样本来自于原有生成训练库的概率分布。

PPT最底下一排图片来自于ImageNet的数据库,左边是训练图片,右边我们可以看作是一个理想的生成模型所产生的照片(实际上右边的照片依然是从ImageNet库里选取的,我们的系统目前还没有成熟到可以生成这种真实感)。

GANs的方法,就是让两个网络相互竞争“玩一个游戏”。

其中一个叫做生成器网络( Generator Network),它不断捕捉训练库里真实图片的概率分布,将输入的随机噪声(Random Noise)转变成新的样本(也就是假数据)。

另一个叫做判别器网络(Discriminator Network),它可以同时观察真实和假造的数据,判断这个数据到底是不是真的。

所以整个训练过程包含两步,(在下图里,判别器用 D 表示,生成器用 G 表示,真实数据库样本用 X 表示,噪声用 Z 表示)。

第一步,只有判别器D参与。

我们把X样本输入可微函数D里运行,D输出0-1之间的某个值,数值越大意味着X样本是真实的可能性越大。在这个过程中,判别器D尽可能使输出的值靠近1,因为这一阶段的X样本就是真实的图片。

第二步,判别器D和生成器G都参与。

我们首先将噪声数据Z喂给生成器G,G从原有真实图像库里学习概率分布,从而产生假的图像样本。然后,我们把假的数据交给判别器D。这一次,D将尽可能输入数值0,这代表着输入数据Z是假的。

所以这个过程中,判别器D相当于一个监督情况下的二分类器,数据要么归为1,要么归为0。

与传统神经网络训练不一样的且有趣的地方,就是我们训练生成器的方法不同。生成器一心想要“骗过”判别器。使用博弈理论分析技术,我们可以证明这里面存在一种均衡。

DCGANs:深度卷积生成对抗网络

现代GANs架构基于一篇名为“ Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks ”(简称DCGANs)的论文,作者是 Alec Radford、Luke Metz和Soumith Chintala。(

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