透过概率分布透析生成对抗网络（GANs）

人工智能

2023-11-08 14:53:58

序言

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是一种生成式模型，近年来在人工智能领域备受关注。GANs通过对抗性训练机制，能够生成逼真的数据样本，广泛应用于图像生成、自然语言处理等领域。

概率分布与GANs

GANs的核心思想在于两个神经网络的对抗性博弈：生成器和判别器。生成器负责生成数据样本，而判别器的任务是区分生成样本和真实样本。这种博弈过程迫使生成器不断提高生成样本的质量，而判别器则不断提升识别伪造样本的能力。

从概率分布的角度来看，GANs的运作方式如下：

生成器的目标分布： 生成器试图学习真实数据样本的概率分布。通过生成符合该分布的样本，生成器能够迷惑判别器，使其难以辨别真假。
判别器的目标分布： 判别器旨在学习真实样本和生成样本的联合概率分布。根据该分布，判别器可以判断一个样本属于真实样本还是生成样本。

GANs的对抗性训练

GANs的训练过程是一个对抗性迭代过程：

生成器更新： 在固定判别器参数的情况下，生成器更新其参数，以最小化判别器正确分类生成样本的概率。
判别器更新： 在固定生成器参数的情况下，判别器更新其参数，以最大化正确分类真实样本和生成样本的概率。

这种对抗性的训练机制促使生成器和判别器不断进化，逐渐逼近真实数据的概率分布。

代码示例

import tensorflow as tf

# 定义生成器
generator = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(100, activation="relu"),
  tf.keras.layers.Dense(100, activation="relu"),
  tf.keras.layers.Dense(784, activation="sigmoid"),
])

# 定义判别器
discriminator = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.Dense(100, activation="relu"),
  tf.keras.layers.Dense(100, activation="relu"),
  tf.keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid"),
])

# 定义GAN
gan = tf.keras.Model(
  inputs=tf.keras.Input(shape=(100,)),
  outputs=discriminator(generator(inputs)),
)

# 编译GAN
gan.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam")

# 训练GAN
gan.fit(x_train, y_train, epochs=10)