李宏毅——GAN笔记_day01

Basic Idea of GAN

生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）
其中有两个重要的概念分别是Generator and Discriminator。

Generator

它本质是一个神经网络。输入为向量vector,输出为图像，也就是高维的vector。
vector的每一个维度都代表了一些特征。

Discriminator

它的本质同样是一个神经网络。只不过它的输入是图片，输出 是一个数值scalar。
这个数值大就表示为prob越大，越像真的，小则为假。

G and D 的关系

老师 和学生的比喻。（佐助和鸣人的关系）

Algorithm 算法

初始化generator和discriminator后，在每一次迭代的过程中：

Step1:固定住Generator,调discriminator的参数。

在generator输入随机的vector会产生很多图片。我们本身有一个database,里面都是二次元任务头像，我们从里面sample出一些头像。
我们要调整discriminator的参数：要给database里面的图片高分，给generated objects低分。

Step2 固定discriminator，调generator的参数。

需要调整generator的参数，使discriminator的输出越大越好。
其实在实际中，会把G和D两个神经网络接在一起。在这一步的话，就只调节前面几层hiddenlayer的值。

Math

Learning_D:
① 我们有一个database里面都是二次元人物头像，从这个database中sample出m张图片。m相当于batch_size。
② 我们从distribution中sample出m个vector。vector的维度是一个超参数，自己调整。
③根据m个vector，generator会产生m个image。
④调整discriminator：
我们要maxmize这个objective function：
首先把m张真实的图片拿出来，让他们通过discriminator得到分数。取log后取平均值。我们要训练这个D，让真实图片，也就是D（xⁱ）越大越好。

第二项意思是：让假的图片的值越小越好。
⑤ 设置hyper_parameters, 调整多少次。
对objecti_function取gradient,乘以learning_rate去调整参数。

Learning_G
① Sample m个 random vector。（随机取，不需要和之前相同）
② vector=>generator=>image=>discriminator=>数值scalar=>log==>平均值。
对objecti_function取gradient,乘以learning_rate去调整参数。