GANs：生成式对抗网络——李宏毅的博客_lostgans生成式对抗网络

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

随着深度学习技术的不断发展，图像、视频、语音等各种数据的生成，再现以及处理越来越成为热门话题。近年来生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks， GANs）在计算机视觉、图像生成领域占据了很重要的地位，已经成为最流行且有效的模型之一。本文将主要介绍GANs相关的背景知识、基本概念及术语、核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解，并通过一些示例代码演示如何使用GANs实现图片生成。最后给出一些后续工作方向的展望。

2.GANs的历史回顾

生成模型与判别模型

为了理解生成模型和判别模型的概念，我们可以从深度学习的三种模式——自动编码器（autoencoder），卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN/LSTM）中选取一个作为我们的生成模型，其他两个作为判别模型。

Autoencoders

Autoencoder是一个无监督学习的机器学习模型，它包括编码器和解码器两部分，其中编码器的任务就是学习到输入数据的内部表示（latent representation）或特征，而解码器的任务则是将这些表示恢复成原始数据。它的目的是寻找一种合适的数据表示形式，使得编码之后的表示具有尽可能高的表达能力，同时也能够重构出原始数据。Autoencoders通常用于降维、特征抽取等。

CNN

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，其特点是由卷积层和池