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生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs, Generative Adversarial Networks ），這是生成式AI的關(guān)鍵技術(shù)。其本質(zhì)是一種深度學(xué)習(xí)模型，是近年來(lái)復(fù)雜分布上無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)最具前景的方法之一。

2014年，研究人員首次使用計(jì)算機(jī)，利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GANs，創(chuàng)造出了逼真的人臉。

GAN如何工作？

GAN通過(guò)使兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互競(jìng)爭(zhēng)來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集的概率分布。一個(gè)叫做Generator的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成新的數(shù)據(jù)實(shí)例，而另一個(gè)Discriminator評(píng)估它們的真實(shí)性。即，鑒別器決定它檢查的數(shù)據(jù)的每個(gè)實(shí)例是否屬于實(shí)際的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

同時(shí)，生成器正在創(chuàng)建新的合成/偽造圖像，并將其傳遞給鑒別器。這樣做是為了希望即使它們是假的，它們也將被認(rèn)為是真實(shí)的。生成器的目標(biāo)是生成可傳遞的圖像：說(shuō)謊而不被捕獲。鑒別器的目的是將來(lái)自發(fā)生器的圖像識(shí)別為偽造的。

1.生成器接受隨機(jī)數(shù)并返回圖像；

2.生成的圖像與從實(shí)際的真實(shí)數(shù)據(jù)集中獲取的圖像流一起饋入鑒別器；

3.鑒別器同時(shí)獲取真實(shí)圖像和偽造圖像，并返回概率（介于0和1之間的數(shù)字），其中1代表對(duì)真實(shí)性的預(yù)測(cè)，0代表偽造。

因此，有一個(gè)雙重反饋循環(huán)：鑒別器處于反饋循環(huán)中，具有圖像的基本事實(shí)。發(fā)生器與鑒別器處于反饋回路中。