李宏毅《机器学习》课程笔记（作业十一：GAN）

本文主要是介绍李宏毅《机器学习》课程笔记（作业十一：GAN），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

GAN包含辨别器和生成器，是一个对抗的关系，用adversarial。是无监督的学习方式。

可以将其看成老师和学生的关系。

注意辨别器和生成器是轮流训练的，输入是一个随机的向量，最后的输出是一个标量。训练一个的时候把另外一个固定住不更新梯度值。对于辨别器，优化目标是两个部分，使得真实图像得分高而生成的图像得分低。

结构化学习，输出不再是一个简单的向量，而是一个句子，一张图片或者一棵树等等。

One-shot learning, 如果我们把每一张图片看做一个class，所以每个类别只出现一次，有些甚至一次也没有出现过。

理论上用之前讲的自动编码器也可以生成图片，但是自动编码器在判断生成的图片与真实图片的距离的时候，不好定义loss，因为一个像素差别可能还不如6个像素的差别。一般来说使用自动编码器生成图片往往需要更大的网络才能生成更GAN接近的图片。

用单独的生成器和辨别器也可以生成，单独用生成器的话，无法学习到全局的信息，如果用单独辨别器的话，要生成图片的话太困难了，要解一个很难的argmax的问题。

所以我们用GAN的话其实是用生成器来解那个argmax的问题

有条件的生成：比如输入一个文字，输出一个对应的图片，而不是输入一个随机值。原来的GAN中的辨别器不需要管输入的随机值，只要产生清晰的图就好了。现在需要同时看生成器的输入和输出。

注意这个时候需要输入图片和文字的pair，作为真实数据，另外生成虚假的数据。

现在的辨别器优化的目标包括，本身的好坏，配对的好坏，

StackGAN先产生小的图，再用小图作为输入产生大的图。

无监督的条件生成，有两种方法

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