【289】谱|AI行业概念（五）：生成对抗网络（GAN）

通过前面5次的概念介绍，我们已经知道了AI可以干的很多事情，比如文字识别，用语言交流等等。但是AI总是基于数据来进行学习和建模的，如今的大模型几乎穷尽了人类所有的数据，未来的数据可能也是限制AI能力的瓶颈。此外，很多的数据包含个人信息，为了保护个人隐私，这些数据都可能被限制使用。不过生成对抗网络可能会解决这个难题，并且还能进行变换和“再创造”，下面我们就来介绍一下它的概念。

概念和定义

生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）是由Ian Goodfellow于2014年提出的一类深度学习模型。GAN由两个相互竞争的神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成逼真的数据，而判别器的目标是区分生成的数据和真实数据。通过这种对抗过程，生成器学会产生越来越难以被判别器区分的数据【1】【2】。

历史背景知识

生成对抗网络的提出是深度学习领域的一个重要里程碑。在此之前，生成模型大多基于概率分布的显式建模，而GAN通过对抗过程隐式地学习数据分布。GAN的提出极大地推动了生成模型的研究和应用【3】【4】。

应用场景

GAN被广泛应用于以下领域：

• 图像生成：生成高分辨率的人脸、风景等。

• 艺术创作：生成独特的艺术图案。

• 数据增强：扩充训练数据集，提高模型泛化能力。

• 图像到图像的转换：如风格迁移、季节变化等。

• 语音合成：生成逼真的语音信号。

重大事件

• 2014年：Ian     Goodfellow在NIPS上发表了GAN的开创性论文。

• 2016年：DCGAN（深度卷积GAN）的提出，将卷积神经网络引入GAN，提高了生成图像的质量。

• 2017年：CycleGAN的提出，允许在无成对数据的情况下进行图像到图像的转换。

• 2018年：StyleGAN的发布，生成了高分辨率、逼真的人脸图像。

相关概念

• 模式崩溃（Mode     Collapse）：生成器开始生成高度相似的样本，而不是多样化的输出。

• Wasserstein     GAN：改进了传统GAN的损失函数，提高了训练的稳定性和生成质量。

• 条件GAN（Conditional GAN, cGAN）：在生成器和判别器中加入额外的条件信息，如类别标签，以控制生成的内容。

• 变分自编码器（Variational     Autoencoder, VAE）：另一种生成模型，通过优化数据的潜在表示来生成新的数据样本。

参考材料

1. 【1】Generative     Adversarial Networks - Ian J. Goodfellow et al., NIPS 2014

2. 【2】Generative     Adversarial Networks: An Overview - ArXiv:1701.00160

3. 【3】A     Brief Survey of Generative Adversarial Networks - ArXiv:1711.10337

4. 【4】Improved     Training of Wasserstein GANs - ArXiv:1704.00028