[機器學習 ML NOTE]Generative Adversarial Network, GAN 生成對抗網路

我覺得GAN是近期Deep learning裡面最有趣也是最厲害的一個技術,他可以自動生成training data,甚至data跟真實的資料非常的相似,甚至可以做出圖像特徵的轉變(畫風改變,人臉改變等技術),這些生成的資料便可以拿去training model,也可以生成一些自己的所想要的資料,接下來我就來介紹一下GAN的原理,下面我也會用Tensorflow把GAN給實作出來,生成Mnist手寫資料!! Generative Adversarial Network 生成對抗網路 “GAN!!這也太厲害了吧!!!” GAN的出來讓我們可以很大聲的說髒話了(誤 GAN是2014年的一個大神 Ian Goodfellow 提出來的方法,我用簡單一點的話來表達什麼是GAN,在GAN組織裡面中有二個角色,一個是專門偽造假名畫來去賣的G先生,一個是專門鑑定此符畫是不是真畫的D先生,D先生會從G先生那邊拿到假畫來辨斷真假,G先生則是利用D先生的鑑定來改良自己製造假畫的技術,G先生跟D先生互相共同合作,GAN! 這跟本要大賺了。 我們來看下面的圖,你能相信這些寢室圖都是GAN所製造出來的假圖嗎?我是看不太出來啦,GAN這個組織跟本可怕!! 圖片來自 “Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial

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