InfoGAN：潜码解读生成对抗网络

人工智能

2023-11-10 10:27:56

引言

生成对抗网络（GAN）的出现彻底改变了生成式建模领域。GAN 通过对抗训练机制，学习从噪声分布中生成逼真的数据样本。然而，GAN 缺乏对生成过程的控制，这限制了其在许多应用中的实用性。

InfoGAN 的出现

为了解决 GAN 的控制问题，陈茜和袁于2016年提出了信息式生成对抗网络（InfoGAN）。InfoGAN 在原始 GAN 的基础上进行修改，引入了一个辅助的损失函数，该函数通过潜在变量强制生成器生成具有特定属性的样本。

InfoGAN 的工作原理

InfoGAN 的架构主要包括两个网络：生成器和鉴别器。生成器网络负责生成数据样本，而鉴别器网络负责区分生成样本和真实样本。

编码器

InfoGAN 的核心组件之一是编码器。编码器网络将输入噪声 z 映射到两个潜在变量：连续潜在变量 c 和离散潜在变量 s。连续潜在变量控制生成样本的连续属性，例如图像的亮度或大小。离散潜在变量控制生成样本的离散属性，例如图像中的物体类型或姿势。

解码器

解码器网络将潜在变量 c 和 s 映射到生成样本。解码器网络学习将 c 和 s 中的信息解码成具有相应属性的生成样本。

对抗性损失

与原始 GAN 类似，InfoGAN 使用对抗性损失函数来训练生成器和鉴别器。对抗性损失迫使生成器生成难以与真实样本区分的样本，而鉴别器则学会将生成样本与真实样本区分开来。

互信息损失

InfoGAN 的创新之处在于引入了一个互信息损失函数。互信息损失度量潜在变量和生成样本属性之间的相关性。通过最小化互信息损失，InfoGAN 迫使编码器学习将 z 中的信息与生成样本的属性分离。

应用

InfoGAN 已成功应用于各种任务，包括：

图像生成
文本生成
音频生成
医学成像

TensorFlow 2.x 中的 InfoGAN 实现

在本节中，我们提供了一个使用 TensorFlow 2.x 实现 InfoGAN 的代码示例。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义编码器
encoder = tf.keras.Sequential([
  layers.Dense(128, activation="relu"),
  layers.Dense(64, activation="relu"),
  layers.Dense(32, activation="relu"),
  layers.Dense(16, activation="relu"),
  layers.Dense(8, activation="relu"),
  layers.Dense(4, activation="relu"),
  layers.Dense(2, activation="relu"),
])

# 定义生成器
generator = tf.keras.Sequential([
  layers.Dense(8, activation="relu"),
  layers.Dense(16, activation="relu"),
  layers.Dense(32, activation="relu"),
  layers.Dense(64, activation="relu"),
  layers.Dense(128, activation="relu"),
  layers.Dense(256, activation="relu"),
  layers.Dense(512, activation="relu"),
  layers.Dense(1024, activation="relu"),
  layers.Dense(784, activation="sigmoid"),
])

# 定义鉴别器
discriminator = tf.keras.Sequential([
  layers.Dense(1024, activation="relu"),
  layers.Dense(512, activation="relu"),
  layers.Dense(256, activation="relu"),
  layers.Dense(128, activation="relu"),
  layers.Dense(64, activation="relu"),
  layers.Dense(32, activation="relu"),
  layers.Dense(16, activation="relu"),
  layers.Dense(8, activation="relu"),
  layers.Dense(4, activation="relu"),
  layers.Dense(2, activation="relu"),
])