【生成对抗网络】GANs原理解析（一）:Vanilla_GANs(2014年首次提出的原始GANs)_vanilla gan-程序员宅基地

技术标签：计算机视觉相关深度学习 # 生成对抗网络

【原论文】（2014年）Generative Adversarial Networks https://arxiv.org/abs/1406.2661

简介

生成对抗网络（GANs），是指采用特定结构和训练思想的一类模型结构，它可以很简单，仅由几层感知机实现，也可以很复杂，使用深度神经网络来实现。最原始的GANs是2014年提出的，又叫Vanilla GANs。

这种结构主要包含生成模型和判别模型，生成模型的任务是去生成某个特定分布的数据，例如合成和真实图片接近的图片，它生成的数据（图片），我们称为Fake Image.

对于判别模型，它的任务是区分真实的图片和生成器生成的图片，理想状态下，判别模型对生成器生成图片，判别为假，输出为0，对真实图片，判别为真，输出为1. 如下图所示:

图1 最原始生成对抗网络的结构简图 from http://www.seeprettyface.com/research_notes.html

未完待续

本文链接：https://blog.csdn.net/imwaters/article/details/108328534

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