7 什么是GAN（生成对抗网络）？

神经网络分很多种, 有普通的前向传播神经网络 , 有分析图片的 CNN 卷积神经网络 , 有分析序列化数据, 比如语音的 RNN 循环神经网络 , 这些神经网络都是用来输入数据, 得到想要的结果, 我们看中的是这些神经网络能很好的将数据与结果通过某种关系联系起来.

生成模型和判别模型

理解对抗网络，首先要了解生成模型和判别模型。判别模型比较好理解，就像分类一样，有一个判别界限，通过这个判别界限去区分样本。从概率角度分析就是获得样本x属于类别y的概率，是一个条件概率P（y|x）.而生成模型是需要在整个条件内去产生数据的分布，就像高斯分布一样，他需要去拟合整个分布，从概率角度分析就是样本x在整个分布中的产生的概率，即联合概率P（xy）。

GAN

GAN 启发自博弈论中的二人零和博弈（two-player game），GAN 模型中的两位博弈方分别由生成式模型（generative model）和判别式模型（discriminative model）充当。生成模型 G 捕捉样本数据的分布，用服从某一分布（均匀分布，高斯分布等）的噪声 z 生成一个类似真实训练数据的样本，追求效果是越像真实样本越好；判别模型 D 是一个二分类器，估计一个样本来自于训练数据（而非生成数据）的概率，如果样本来自于真实的训练数据，D 输出大概率，否则，D 输出小概率。可以做如下类比：生成网络 G 好比假币制造团伙，专门制造假币，判别网络 D 好比警察，专门检测使用的货币是真币还是假币，G 的目标是想方设法生成和真币一样的货币，使得 D 判别不出来，D 的目标是想方设法检测出来 G 生成的假币。