【生成对抗网络】初识GAN

论文链接：https://arxiv.org/abs/1406.2661v1

前言

       生成对抗网络（Generative Adversarial Nets， GAN）是由Ian Goodfellow，Yoshua Bengio等人在2014年提出的，直到现在，依旧是最火的生成任务算法。在GAN被提出之后，陆陆续续又有大量基于GAN的优秀工作。
       GANs能够在半监督或者无监督的应用场景下进行生成任务的学习。目前而言，GANs在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了令人惊叹的成果，在图像生成、视频生成、文本生成等领域都有广泛应用，能够生成以假乱真的样本，具有很高的创造力和潜在的商业价值。GANs是近年来复杂数据分布上无监督学习最具前景的方法之一。
       但是，GANs 的训练过程相对复杂，对超参数和网络设计非常敏感，需要仔细调整和优化才能获得好的生成效果。同时，生成的样本可能存在一些不可控的偏差和不确定性。因此，在使用 GANs 进行生成任务时，还需要谨慎考虑应用场景和模型的特点。

生成式方法和判别式方法：
       生成式方法和判别式方法是机器学习中两种不同的建模方法。两者之间的差异在于其学习的目标和建模方式：
       1）观察目标：生成式方法试图理解样本数据背后的真实分布，学习如何生成类似的数据样本；判别式方法则关注输入数据和输出标签之间的条件概率分布，即学习决策边界，它关注的是如何将输入数据映射到相应的输出标签。
       2）使用方式：生成式方法可以用于生成新的数据样本，填补缺失值，进行数据增强等任务，常见的生成式包方法括概率图模型、生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等；判别式方法主要用于分类、回归和预测等任务。
       3）数据需求：生成式方法对样本数据的分布有较高的要求，需要更多的训练数据以捕捉数据的统计特征；判别式方法则更关注输入数据和输出标签之间的关系，对于训练数据的分布要求相对较低。

1.GAN