生成对抗网络(GANs)的核心原理 GANs由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成,通过对抗训练实现动态平衡。生成器从随机噪声生成数据,判别器区分真实数据与生成数据。目标函数为极小极大博弈: $$\min_G \max_D V(D,G) = \mathbb{E}{x \sim p{data}}[\log D(x)] + \mathbb{E}_{z \sim p_z}[\log (1-D(G(z)))]$$ 训练过程中,生成器试图欺骗判别器,判别器则不断提升鉴别能力,最终生成器产出与真实数据分布高度接近的样本。 GANs的主要变体与改进 DCGAN(深度卷积GA...