2.一个GAN的形成过程

2.1训练GAN：生成网络和判别网络的训练 (优化)

0.预备知识

对于初学者而言，开始学习GAN，但并不知道GAN是什么东西，认为GAN是一种高大上的东西。学完一问GAN的基本思想，不太清楚，反而将GAN给复杂化了，所以在这里我们要先引入一个简单的GAN的思想概念，在我们脑子中引入一个GAN的基本概念，可以帮助我们今后更好地学习。

GAN属于人工智能领域：通过对某一事物大量数据的学习，来学习总结出其在数学层面上的分布规律，构建出合理的映射函数，从而解决现实问题

什么是人工智能系统？
可以像人一样实现某些功能的机器或计算机

为什么要开发人工智能系统？
开发具有特定功能的人工智能系统用来为人类服务，因为有些功能人是没办法或很难实现的（如语音识别、人脸识别、围棋预测等）

人工智能系统具体如何来开发？
通过大量数据的学习来总结事物规律——构件映射函数

小栗子：直角三角形的规律的学习总结

1.通过对大量三角形的学习，我们可以找到规律：有一个角为90°的三角形为直角三角形

2.从而构建出直角三角形映射函数 $f(x1,x2,x3)$ :输入x1=60°，x2=90°，x3=30°，输出为1；输入x1=70°，x2=60°，x3=50°，输出为0；

人工智能本质上是一个构建数据的映射函数，而构建数据的映射函数需要通过一个学习归纳总结的过程，因此需要提供一个用于学习的模型，而生成对抗网络就是一种用来学习的模型

小栗子：直角三角形的规律的学习总结
	1.通过对大量三角形的学习，我们可以找到规律：有一个角为90°的三角形为直角三角形 2.从而构建出直角三角形映射函数 $f(x1,x2,x3)$ :输入x1=60°，x2=90°，x3=30°，输出为1；输入x1=70°，x2=60°，x3=50°，输出为0；

1.GAN的介绍

1.1 GAN的基本概念介绍

GAN的全称是Generative adversarial network，中文翻译过来就是生成对抗网络。生成对抗网络其实是两个网络的组合：生成网络（Generator）负责生成模拟数据；判别网络Discriminator）负责判断输入的数据是真实的还是生成的。生成网络要不断优化自己生成的数据让判别网络判断不出来，判别网络也要优化自己让自己判断得更准确。二者关系形成对抗，因此叫对抗网络。

这里的网络指的是神经网络，这是因为GAN是基于神经网络模型（以人类神经网络为原型提出的一种计算模型）设计的。关于神经网络模型的详细介绍，请参考神经网络简介和李永乐：卷积神经网络。至于为什么要用神经网络模型，而不用其他模型，是因为神经网络模型刚好适用于我们生成对抗网络的实现，并不是故意要选这种模型的，这点要搞清楚。

1.2 GAN的基本架构图

同我上面讲的一样，生成网络和判别网络都是神经网络的模式。

生成器(Generator)：通过机器生成数据（大部分情况下是图像），最终目的是“骗过”判别器。

判别器(Discriminator)：判断这张图像是真实的还是机器生成的，目的是找出生成器做的“假数据”。

2.一个GAN的形成过程

现实问题需求→建立实现功能的GAN框架(编程)→训练GAN(生成网络、对抗网络)→成熟的GAN模型→应用。
本节主要是介绍“训练GAN”如何实现和其中的核心要点。

2.1训练GAN：生成网络和判别网络的训练 (优化)

GAN模型不是一上来就能实现具体功能的，需要经历一个训练的过程。我将其训练前后状态称为“原始的GAN模型”和“成熟的GAN模型”，原始的GAN模型要经过一个训练的过程成为一个成熟的GAN模型，而这个“成熟的GAN模型”才是我们实际应用的GAN模型。那么这个训练过程具体是训练什么呢？是训练生成网络(Generator)和判别网络(Discriminator)。而且训练就要涉及到数据集了。

具体怎么训练的概念介绍：

这是一个生成器和判别器博弈的过程。生成器生成假数据，然后将生成的假数据和真数据都输入判别器，判别器要判断出哪些是真的哪些是假的。判别器第一次判别出来的肯定有很大的误差，然后我们根据误差来优化判别器。现在判别器水平提高了，生成器生成的数据很难再骗过判别器了，所以我们得反过来优化生成器，之后生成器水平提高了，然后反过来继续训练判别器，判别器水平又提高了，再反过来训练生成器，就这样循环往复，直到达到纳什均衡。更多详细内容请看一文看懂生成对抗网络——GANs。

具体怎么训练的原理介绍（数学层面）：

具体生成网络和对抗网络的优化是如何实现的?继续往下走，这就涉及到两个核心的问题：神经网络的架构和损失函数 (loss function)。神经网络架构和损失函数的定义是能够实现优化（训练）的两个基本要素。

1）神经网络架构：之前说了生成网络和对抗网络采用的都是神经网络的框架，也提到了是因为适合才选择神经网络的框架的，那么下面介绍一下为什么神经网络模型适合于事物分布规律的学习（成熟的GAN网络就是学习之后的GAN网络）。

一个简单的神经网络模型

上图所示的就是生成器和判别器里面会采用的神经网络的一个简单的例子展示，这种结构的人工神经网络在学界被称为“多层感知器” ：由输入层(Input Layer)、隐藏层(Hidden Layer)和输出层(Output Layer)组成。详细请参考：神经网络简介

输入层：只有一层，用于接收数据的特征X1 、X2……，然后原封不动输出给隐藏层，输入层不进行任何计算。

隐藏层： 可以一层或多层，对上一层过来的数据进行处理然后输出给下一层，最终输出到输出层。f 指的是激活函数

输出层： 从隐藏层获取输入并执行计算，作为这些计算结果的计算值Y1 、Y2……充当多层感知器的输出。

相邻两层每两个神经元之间的的连线上都有权重 $W_{ji}$ （神经元j和神经晕i之间的权重），优化的核心就是优化这些权重参数。怎么优化呢？首先就要引入损失函数，（损失函数相当于误差），有误差，根据误差反过来就可以调整参数。

2）损失函数(loss function)
目的：损失函数(loss function)是用来估量模型的预测值与真实值的不一致程度（即误差）。更进一步了解请看：交叉熵损失函数。

生成网络的损失函数：
$L_{G}=H(1,D(G(z)))$
上式中，G 代表生成网络，D 代表判别网络，H 代表交叉熵，z 是输入随机数据。 $D(G(z))$ 是对生成数据的判断概率，1代表数据绝对真实，0代表数据绝对虚假。 $H(1,D(G(z)))$ 代表判断结果与1的距离。显然生成网络想取得良好的效果，那就要做到，让判别器将生成数据判别为真数据（即D(G(z))与1的距离越小越好）。

判别网络的损失函数：
$L_{D}=H(1,D(x))+H(0,D(G(z)))$
上式中， $x$ 是真实数据，这里要注意的是， $H(1,D(x))$ 代表真实数据与1的距离， $H(0,D(G(z)))$ 代表生成数据与0的距离。显然，识别网络要想取得良好的效果，那么就要做到，在它眼里，真实数据就是真实数据，生成数据就是虚假数据（即真实数据与1的距离小，生成数据与0的距离小）。

优化原理：生成网络和判别网络有了损失函数，就可以基于各自的损失函数，利用误差反向传播（Backpropagation）(BP)反向传播算法和最优化方法(如梯度下降法)来实现参数的调整），不断提高生成网络和判别网络的性能（最终生成网络和判别网络的成熟状态就是学习到了合理的映射函数）。

生成对抗网络的训练过程就是参数优化的过程。具体的优化案例介绍请看：李永乐：机器学习与神经网络https://www.ixigua.com/7009235244809191966?id=6937289753200951844&logTag=2a223eba9e10b68c3e5d

3.卷积神经网络

我们在学习中GAN时经常遇到“卷积”，对于一部分人来说，时常弄不清楚“卷积”与GAN之间的关系。下面我来介绍一下我理解的“卷积”和GAN之间的区别与联系。“卷积”在这里指的是卷积神经网络（我理解为在神经网络架构上利用卷积的原理来实现某种功能的一种特定神经网络架构），众所周知，卷积神经网络对于图像特征提取具有十分优异的性能，而很多GAN又都是跟图像有关系的（例如图像识别、图形转换等），因此卷积和神经网络就自然而然的结合了起来。