前言：人工智能機器學習有關(guān)算法內(nèi)容，人工智能之機器學習主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點探討一下GAN算法。

我們知道機器學習模型有：生成模型（GenerativeModel）和判別模型（Discriminative Model）。判別模型需要輸入變量x，通過某種模型來預測p（y｜x）。生成模型是給定某種隱含信息，來隨機產(chǎn)生觀測數(shù)據(jù)。

不管何種模型，其損失函數(shù)（Loss Function）選擇，將影響到訓練結(jié)果質(zhì)量，是機器學習模型設(shè)計的重要部分。對于判別模型，損失函數(shù)是容易定義的，因為輸出的目標相對簡單。但對于生成模型，損失函數(shù)卻是不容易定義的。

2014年GoodFellow等人發(fā)表了一篇論文“Goodfellow， Ian， et al． Generative adversarial nets．＂ Advances inNeural Information Processing Systems． 2014”，引發(fā)了GAN生成式對抗網(wǎng)絡的研究，值得學習和探討。今天就跟大家探討一下GAN算法。

GAN算法概念：

GAN生成式對抗網(wǎng)絡（Generative Adversarial Networks ）是一種深度學習（請參見人工智能（23））模型，是近年來復雜分布上無監(jiān)督學習最具有前景的方法之一。 GAN生成式對抗網(wǎng)絡的模型至少包括兩個模塊：G模型－生成模型（Generative Model）和D模型－判別模型（Discriminative Model）。兩者互相博弈學習產(chǎn)生相當好的輸出結(jié)果。GAN 理論中，并不要求G、D模型都是神經(jīng)網(wǎng)絡，只需要是能擬合相應生成和判別的函數(shù)即可。但實際應用中一般均使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡作為G、D模型。

對于生成結(jié)果的期望，往往是一個難以數(shù)學公理化定義的范式。所以不妨把生成模型的回饋部分，交給判別模型處理。于是Goodfellow等人將機器學習中的兩類模型（G、D模型）緊密地聯(lián)合在了一起（該算法最巧妙的地方！）。

一個優(yōu)秀的GAN模型應用需要有良好的訓練方法，否則可能由于神經(jīng)網(wǎng)絡模型的自由性而導致輸出結(jié)果不理想。

GAN算法原理：

1．先以生成圖片為例進行說明：

假設(shè)有兩個網(wǎng)絡，分別為G（Generator）和D（Discriminator），它們的功能分別是：

1）G是一個生成圖片的網(wǎng)絡，它接收一個隨機的噪聲z，通過這個噪聲生成圖片，記做G（z）。

2）D是一個判別網(wǎng)絡，判別一張圖片是不是“真實的”。它的輸入?yún)��?shù)是x，x代表一張圖片，輸出D（x）代表x為真實圖片的概率，如果為1，就代表100％是真實的圖片，而輸出為0，就代表不可能是真實的圖片。

3）在最理想的狀態(tài)下，G可以生成足以“以假亂真”的圖片G（z）。對于D來說，它難以判定G生成的圖片究竟是不是真實的，因此D（G（z）） ＝ 0．5。

4）這樣目的就達成了：得到了一個生成式的模型G，它可以用來生成圖片。

在訓練過程中，生成網(wǎng)絡G的目標就是盡量生成真實的圖片去欺騙判別網(wǎng)絡D。而判別網(wǎng)絡D的目標就是盡量把G生成的圖片和真實的圖片分別開來。這樣，G和D構(gòu)成了一個動態(tài)的“博弈過程”。

2．再以理論抽象進行說明：

GAN是一種通過對抗過程估計生成模型的新框架。框架中同時訓練兩個模型：捕獲數(shù)據(jù)分布的生成模型G，和估計樣本來自訓練數(shù)據(jù)的概率的判別模型D。G的訓練程序是將D錯誤的概率最大化�？梢宰C明在任意函數(shù)G和D的空間中，存在唯一的解決方案，使得G重現(xiàn)訓練數(shù)據(jù)分布，而D＝0．5（D判斷不出真假，50％概率，跟拋硬幣決定一樣）。在G和D由多層感知器定義的情況下，整個系統(tǒng)可以用反向傳播進行訓練。在訓練或生成樣本期間，不需要任何馬爾科夫鏈或展開的近似推理網(wǎng)絡。實驗通過對生成的樣品的定性和定量評估，證明了GAN框架的潛在優(yōu)勢。

Goodfellow從理論上證明了該算法的收斂性。在模型收斂時，生成數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)具有相同分布，從而保證了模型效果。

GAN公式形式如下：

GAN公式說明如下：

1）公式中x表示真實圖片，z表示輸入G網(wǎng)絡的噪聲，G（z）表示G網(wǎng)絡生成的圖片；

2）D（x）表示D網(wǎng)絡判斷圖片是否真實的概率，因為x就是真實的，所以對于D來說，這個值越接近1越好。

3）G的目的：D（G（z））是D網(wǎng)絡判斷G生成的圖片的是否真實的概率。G應該希望自己生成的圖片“越接近真實越好”。也就是說，G希望D（G（z））盡可能得大，這時V（D， G）會變小。因此公式的最前面記號是min＿G。

4）D的目的：D的能力越強，D（x）應該越大，D（G（x））應該越小。這時V（D，G）會變大。因此式子對于D來說是求最大max＿D。

GAN訓練過程：

GAN通過隨機梯度下降法來訓練D和G。

1）   首先訓練D，D希望V（G， D）越大越好，所以是加上梯度（ascending）

2）  然后訓練G時，G希望V（G， D）越小越好，所以是減去梯度（descending）；

3）  整個訓練過程交替進行。

GAN訓練具體過程如下：

GAN算法優(yōu)點：

1）使用了latent code，用以表達latent dimension、控制數(shù)據(jù)隱含關(guān)系等；

2）數(shù)據(jù)會逐漸統(tǒng)一；

3）不需要馬爾可夫鏈；

4）被認為可以生成最好的樣本（不過沒法鑒定“好”與“不好”）；

5）只有反向傳播被用來獲得梯度，學習期間不需要推理；

6）各種各樣的功能可以被納入到模型中；

7）可以表示非常尖銳，甚至退化的分布。

GAN算法缺點：

1）Pg（x）沒有顯式表示；

2）D在訓練過程中必須與G同步良好；

3）G不能被訓練太多；

4）波茲曼機必須在學習步驟之間保持最新。

GAN算法擴展：

GAN框架允許有許多擴展：

1）通過將C作為輸入，輸入G和D，可以得到條件生成模型P（x｜c）；

2）學習近似推理，可以通過訓練輔助網(wǎng)絡來預測Z。

3）通過訓練一組共享參數(shù)的條件模型，可以近似地模擬所有條件。本質(zhì)上，可以使用對抗性網(wǎng)絡實現(xiàn)確定性MP－DBM的隨機擴展。

4）半監(jiān)督學習：當僅有有限標記數(shù)據(jù)時，來自判別器或推理網(wǎng)絡的特征可以提高分類器的性能。

5）效率改進：通過劃分更好的方法可以大大加快訓練，更好的方法包括：a）協(xié)調(diào)G和D； b） 在訓練期間，確定訓練樣本Z的更好分布。

GAN算法應用：

GAN的應用范圍較廣，擴展性也強，可應用于圖像生成、數(shù)據(jù)增強和圖像處理等領(lǐng)域。

1）圖像生成：

目前GAN最常使用的地方就是圖像生成，如超分辨率任務，語義分割等。

2）數(shù)據(jù)增強：

用GAN生成的圖像來做數(shù)據(jù)增強。主要解決的問題是a）對于小數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)量不足，可以生成一些數(shù)據(jù)；b）用原始數(shù)據(jù)訓練一個GAN，GAN生成的數(shù)據(jù)label不同類別。

結(jié)語：

GAN生成式對抗網(wǎng)絡是一種深度學習模型，是近年來復雜分布上無監(jiān)督學習最具有前景的方法之一，值得深入研究。GAN生成式對抗網(wǎng)絡的模型至少包括兩個模塊：G模型－生成模型和D模型－判別模型。兩者互相博弈學習產(chǎn)生相當好的輸出結(jié)果。GAN算法應用范圍較廣，擴展性也強，可應用于圖像生成、數(shù)據(jù)增強和圖像處理等領(lǐng)域。