㈠ 生成對抗網路為什麼這么火
GAN啟發自博弈論中的二人零和博弈，由[Goodfellow et al, NIPS
2014]開創性地提出，包含一個生成模型（版generative model G）和一個判別模型（discriminative model
D）。權生成模型捕捉樣本數據的分布，判別模型是一個二分類器，判別輸入是真實數據還是生成的樣本。這個模型的優化過程是一個「二元極小極大博弈（minimax
two-player game）」問題，訓練時固定一方，更新另一個模型的參數，交替迭代，使得對方的錯誤最大化，最終，G
能估測出樣本數據的分布。
GAN主要應用於圖像領域，如高解析度圖像生成，人臉合成等。
㈡ 生成對抗網路中損失值為什麼會大於1
生成對抗網路是一種生成模型（Generative Model），其背後最基本的思想就是從訓練庫里獲取很多的訓練樣本（Training Examples），從而學習這些訓練案例生成的概率分布。
一些生成模型可以給出概率分布函數定義的估測，而另一些生成模型可以給你全新的樣本，這些新樣本來自於原有生成訓練庫的概率分布。
㈢ 如何完善生成對抗網路
生成抄對抗網路是一種生成模型（Generative Model），其襲背後最基本的思想就是從訓練庫里獲取很多的訓練樣本（Training Examples），從而學習這些訓練案例生成的概率分布。
一些生成模型可以給出概率分布函數定義的估測，而另一些生成模型可以給你全新的樣本，這些新樣本來自於原有生成訓練庫的概率分布。
㈣ 對抗網路暴力的最好方法是什麼
對抗網路暴力應該做到的是:
一是對方所有留下的證據，比如音頻、視頻、文字等。
二是及時報警，由公安局立案處理。
三是根據處理結果上訴至法院，要求道歉、適當的經濟賠償等。
㈤ 生成對抗網路怎樣來提高回歸網路的泛化能力
GAN啟發自博弈論中的二人零和博弈，由[Goodfellow et al, NIPS
2014]開創性地提出，包含一個生成模型專（generative model G）和一個判別模型（discriminative model
D）。屬生成模型捕捉樣本數據的分布，判別模型是一個二分類器，判別輸入是真實數據還是生成的樣本。這個模型的優化過程是一個「二元極小極大博弈（minimax
two-player game）」問題，訓練時固定一方，更新另一個模型的參數，交替迭代，使得對方的錯誤最大化，最終，G
能估測出樣本數據的分布。
GAN主要應用於圖像領域，如高解析度圖像生成，人臉合成等。
㈥ 網路對抗包括哪幾個層次，各有什麼聯系。
網路對抗分為四個層次：實體層次的網路對抗、能量層次的網路對抗、邏輯層次的網路對抗、超邏輯層次的網路對抗（又稱超技術層次）。以上四種網路對抗的概念既有本質的內在聯系，又有各自不同的展開空間：第一個層次的對抗是在常規物理空間上展開：第二個層次的對抗在電磁頻道空間上展開：第三層次的對抗在網路層空間上展開：第四個層次的對抗則是在一個更為廣泛而深刻的精神空間上展開。
㈦ 如何理解對抗生成網路是無監督學習
生成對抗網路是一種生成模型（Generative Model），其背後最基本的思想就是從訓練庫里獲取很多的訓練樣本（Training Examples），從而學習這些訓練案例生成的概率分布。 一些生成模型可以給出概率分布函數定義的估測
㈧ 生成式對抗網路GAN有哪些最新的發展，可以實際應用到哪些場景中
生成對抗網路是一種生成模型（Generative Model），其背後最基本的思想就是從訓練庫版里獲取很多的訓權練樣本（Training Examples），從而學習這些訓練案例生成的概率分布。
一些生成模型可以給出概率分布函數定義的估測，而另一些生成模型可以給你全新的樣本，這些新樣本來自於原有生成訓練庫的概率分布。
㈨ 生成對抗網路相比傳統訓練方法有什麼優勢
個人感覺，gan之所以比其他生成模型更優秀，是因為gan在本質上相當於最優化js距離而不專是kl距離。雖然後屬者會得到一個更general的分布，但是從生成角度來講，一個special的分布更能使人感到生成的數據更佳「真實」。
㈩ 生成式對抗網路GAN在NLP領域最近有哪些應用
1. GAN最開始是設計用於生成連續數據，但是自然語言處理中我們要用來生成離散tokens的序列。因為生成器(Generator，簡稱G)需要利用從判別器(Discriminator，簡稱D)得到的梯度進行訓練，而G和D都需要完全可微，碰到有離散變數的時候就會有問題，只用BP不能為G提供訓練的梯度。在GAN中我們通過對G的參數進行微小的改變，令其生成的數據更加「逼真」。若生成的數據是基於離散的tokens，D給出的信息很多時候都沒有意義，因為和圖像不同。圖像是連續的，微小的改變可以在像素點上面反應出來，但是你對tokens做微小的改變，在對應的dictionary space裡面可能根本就沒有相應的tokens.
2.GAN只可以對已經生成的完整序列進行打分，而對一部分生成的序列，如何判斷它現在生成的一部分的質量和之後生成整個序列的質量也是一個問題。