03-生成对抗网络课件.pptx

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生成对抗网络27深度学习模型分为判别式模型和生成式模型。判别模型是将一个高维的感官输入映射为一个类别标签。生成网络把随机点变成与数据集相似的图片。目前深度学习取得的成果主要集中在判别式模型。Goodfellow等于2014年提出生成对抗网络（GAN），使用对抗训练机制对两个神经网络进行训练。

生成网络的基本原理生成模型将一个高斯噪声矢量z映射为一个生成概率分布通过优化损失函数调整参数使生成概率分布尽可能逼近真实数据分布。高斯噪声生成分布pg(x)真实数据分布pdata(x)生成模型θ图像空间28图像空间损失函数

生成对抗网络的结构29

生成对抗网络的训练假币制作与识别：30

生成对抗网络的训练GAN的两个相互交替的训练阶段：固定生成网络，训练判别网络固定判别网络，训练生成网络两个网络相互对抗的过程，就是各自网络参数不断调整的过程，即学习过程。31

生成对抗网络在图像处理中的应用图像修复32

生成对抗网络在图像处理中的应用图像风格迁移33

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