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人工智能左右互搏自己生成数据的...GAN

其实吧,这不是个新概念,GAN,全称是生成对抗网络(Generative Adversarial Network),是人工智能领域的一种技术,用来生成和现有数据类似的新数据。在2017年左右那会儿简直火呆了,它的原理可以用一个简单的比喻来解释:

想象有一个艺术家和一个鉴赏家,他们在进行一场比赛。

1.艺术家(生成器,Generator艺术家的任务是画出尽可能逼真的画作,让人觉得它们是真实的。刚开始的时候,这个艺术家的技术很一般,画出来的画作并不真实。

2. 鉴赏家(判别器,Discriminator):鉴赏家的任务是区分哪些画是真实的(来自真实世界的数据),哪些画是艺术家画的(生成的数据)。鉴赏家也是刚开始的时候水平很一般,很容易被欺骗。

比赛的过程

1. 初始阶段:艺术家和鉴赏家水平都不高。艺术家画的画不真实,鉴赏家也很容易被欺骗。

2. 逐步提升:通过不断的比赛,艺术家和鉴赏家互相促进。每当鉴赏家成功识别出假的画作,艺术家就会调整自己的画法,让下一次的画作更逼真。同样,每当鉴赏家无法识别出假的画作,他也会改进自己的鉴别技巧。

3. 最终阶段:经过多次训练后,艺术家的画作变得非常逼真,几乎可以以假乱真。而鉴赏家的鉴别能力也变得非常强,能识别出最细微的伪造痕迹。

关键点

  • 生成器(艺术家):学习如何生成逼真的数据。

  • 判别器(鉴赏家):学习如何区分真实数据和生成数据。


在实际的人工智能应用中,生成器和判别器是两个神经网络。生成器的目标是生成看起来像真实数据的数据,而判别器的目标是区分真实数据和生成数据。通过这两个网络的对抗训练,生成器可以生成非常逼真的图像、音频等数据。

例如,GAN 可以用来生成超现实的图像、改善图像质量、图像修复以及图像风格转换、生成特定目标的分子结构等任务。

当然生成对抗网络(GAN)在药物发现中的应用也展示了其强大的生成能力,特别是在生成具有特定和多重生物活性的分子方面。通过结合先进的神经网络架构、多目标优化技术和化学约束条件,GAN可以生成具有潜在药物活性的化合物,加速药物发现过程,降低研发成本。随着技术的不断进步,GAN在制药领域的应用前景将更加广阔。

GAN自从由Ian Goodfellow等人于2014年提出以来,已经发展出许多变种真的是许多变种和改进版本。这些变种旨在解决原始GAN模型的一些缺点,改进训练稳定性、生成质量以及应用范围。以下是一些大概也就是60个常见的GAN变种及其特点:

1. DCGAN (Deep Convolutional GAN)

  • 特点DCGAN是将卷积神经网络(CNN)应用于GAN的一种变种。生成器和判别器都使用深层卷积网络来处理图像数据。

  • 优点:通过使用卷积层,DCGAN能够更好地捕捉图像的空间特性,提高生成图像的质量和分辨率。

  • 应用DCGAN广泛应用于图像生成和图像修复等任务中。

  • 引用Radford, A., Metz, L., & Chintala, S. (2015). Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks. arXiv preprint arXiv:1511.06434.

2. LSGAN (Least Squares GAN)

  • 特点LSGAN使用均方误差(MSE)代替传统GAN中的交叉熵损失函数。生成器和判别器的损失函数分别为:

    • 判别器损失:( L_D = \frac{1}{2} \mathbb{E}{x \sim p{data}(x)} [(D(x) - 1)^2] + \frac{1}{2} \mathbb{E}{z \sim p{z}(z)} [D(G(z))^2] )

    • 生成器损失:( L_G = \frac{1}{2} \mathbb{E}{z \sim p{z}(z)} [(D(G(z)) - 1)^2] )

  • 优点:通过使用均方误差,LSGAN能够减少训练不稳定性和模式崩溃现象,提高生成样本的质量。

  • 应用LSGAN适用于图像生成、图像到图像的转换等任务。

  • 引用Mao, X., Li, Q., Xie, H., Lau, R. Y., Wang, Z., & Smolley, S. P. (2016). Least Squares Generative Adversarial Networks. arXiv preprint arXiv:1611.04076.

3. WGAN (Wasserstein GAN)

  • 特点WGAN引入了Wasserstein距离(又称地球移动距离)来度量生成分布与真实分布之间的差异,替代了传统的JS散度。WGAN引入了权重裁剪技术来保持1-Lipschitz连续性。

  • 优点WGAN显著提高了GAN的训练稳定性,减少了模式崩溃现象。

  • 应用WGAN广泛应用于图像生成、文本生成等任务。

  • 引用Arjovsky, M., Chintala, S., & Bottou, L. (2017). Wasserstein GAN. arXiv preprint arXiv:1701.07875.

4. WGAN-GP (WGAN with Gradient Penalty)

  • 特点WGAN-GP改进了WGAN中的权重裁剪方法,采用梯度惩罚技术来保证1-Lipschitz连续性。

优点:通过梯度惩罚,WGAN-GP进一步提高了训练稳定性和生成样本的质量,避免了权重裁剪带来的问题。

  • 应用WGAN-GP广泛应用于高质量图像生成、视频生成等任务。

  • 引用Gulrajani, I., Ahmed, F., Arjovsky, M., Dumoulin, V., & Courville, A. (2017). Improved Training of Wasserstein GANs. arXiv preprint arXiv:1704.00028.

5. ACGAN (Auxiliary Classifier GAN)

  • 特点ACGAN通过在生成器和判别器中加入辅助分类器,使得生成器不仅生成逼真的样本,还能生成具有特定类别标签的样本。判别器不仅判断样本真假,还要预测样本的类别。

  • 优点:通过加入辅助分类器,ACGAN可以生成具有明确类别标签的样本,提高了生成样本的多样性和质量。

  • 应用ACGAN广泛应用于图像生成、数据增强等任务,尤其适用于需要生成具有特定类别的样本场景。

  • 引用Odena, A., Olah, C., & Shlens, J. (2017). Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifier GANs. arXiv preprint arXiv:1610.09585.

6. CycleGAN

  • 特点CycleGAN用于无监督的图像到图像的转换任务。通过引入循环一致性损失(cycle consistency loss),CycleGAN能够在没有成对训练数据的情况下进行图像风格转换。

  • 优点CycleGAN不需要成对的训练数据,可以在两种图像域之间进行高质量的转换,如将白天的照片转换为夜晚的照片,或将马的照片转换为斑马的照片。

  • 应用CycleGAN广泛应用于图像风格转换、图像修复、图像增强等任务。

  • 引用Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks. arXiv preprint arXiv:1703.10593.

7. BigGAN

  • 特点BigGAN通过增加模型规模和训练数据量,显著提高了生成图像的质量。BigGAN在生成器和判别器中使用了更多的卷积层和更大的模型容量。

  • 优点:通过使用更大的模型和更多的数据,BigGAN可以生成高分辨率、高质量的图像,达到了目前最好的生成效果之一。

  • 应用BigGAN广泛应用于高质量图像生成、大规模数据增强等任务。

  • 引用Brock, A., Donahue, J., & Simonyan, K. (2018). Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis. arXiv preprint arXiv:1809.11096.

8. StyleGAN

  • 特点StyleGAN通过引入样式转移技术,将生成器的输入分为样式(style)和随机噪声,从而实现对生成图像风格的细粒度控制。StyleGAN还引入了渐进式生长技术(progressive growing),逐步增加生成图像的分辨率。

  • 优点StyleGAN能够生成具有细致风格控制的高质量图像,解决了传统GAN在风格和细节控制方面的不足。

应用StyleGAN广泛应用于高质量图像生成、面部图像生成、风格迁移等任务。其生成的图像在细节和风格方面具有高度的可控性和真实性。

  • 引用Karras, T., Laine, S., & Aila, T. (2018). A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks. arXiv preprint arXiv:1812.04948.

9. SAGAN (Self-Attention GAN)

  • 特点SAGAN引入了自注意力机制(self-attention mechanism)和谱归一化(spectral normalization)技术,使生成器和判别器能够更好地捕捉长距离依赖关系和全局特征。

  • 优点:通过自注意力机制,SAGAN可以生成更加一致和协调的图像细节,提高图像生成质量,特别是在大尺度图像生成方面表现突出。

  • 应用SAGAN适用于高分辨率图像生成、视频生成等需要捕捉全局特征的

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