什么是生成对抗网络(GAN)，它在机器学习中有什么应用？代码举例讲解

生成对抗网络(GAN)是一种机器学习模型,由两个神经网络组成:

• 生成器(Generator):生成新的样本,如图片、音频、文字等。
• 判别器(Discriminator):判断生成的样本是否真实,给出真实概率。

生成器和判别器在训练过程中相互对抗,最终达到两个目的:

1. 生成器生成的样本足够逼真,可以欺骗判别器。
2. 判别器的判断足够准确,可以区分生成的样本和真实样本。

GAN在机器学习中有诸多应用:

• 图片生成:生成人脸图片、动漫图片、风景图片等。
• 语音合成:将文本转为语音信号。
• 意图识别:判断图像中的人物下一步要执行的动作。
• 数据增强:生成新的训练数据来增强训练集。
• 特征学习:GAN可以学习到数据的特征表示,这些特征可用于其他任务。

代码示例:

python
from keras.layers import Input, Dense, Reshape, Flatten, Dropout 
from keras.layers import BatchNormalization, Activation, ZeroPadding2D
from keras.layers.advanced_activations import LeakyReLU
from keras.layers.convolutional import UpSampling2D, Conv2D
from keras.models import Sequential, Model
from keras.optimizers import Adam

# 生成器 
generator_input = Input(shape=(100,))
generator_hidden = Dense(256)(generator_input)
generator_output = Dense(28 * 28)(generator_hidden)
generator_output = Activation('tanh')(generator_output)
generator_output = Reshape((28, 28, 1))(generator_output)
generator_model = Model(inputs=generator_input, outputs=generator_output)

# 判别器
discriminator_input = Input(shape=(28, 28, 1))
discriminator_hidden = Conv2D(32, kernel_size=3, strides=2, padding='same')(discriminator_input)
discriminator_hidden = LeakyReLU(0.2)(discriminator_hidden)  
discriminator_hidden = Conv2D(64, kernel_size=3, strides=2, padding='same')(discriminator_hidden)
discriminator_hidden = LeakyReLU(0.2)(discriminator_hidden)
discriminator_hidden = Conv2D(128, kernel_size=3, strides=2, padding='same')(discriminator_hidden)  
discriminator_hidden = LeakyReLU(0.2)(discriminator_hidden)
discriminator_hidden = Conv2D(256, kernel_size=3, strides=2, padding='same')(discriminator_hidden)
discriminator_hidden = LeakyReLU(0.2)(discriminator_hidden)
discriminator_hidden = Flatten()(discriminator_hidden)  
discriminator_hidden = Dropout(0.4)(discriminator_hidden)   
discriminator_output = Dense(1, activation='sigmoid')(discriminator_hidden)    
discriminator_model = Model(inputs=discriminator_input, outputs=discriminator_output)

# 编译模型  
discriminator_model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(0.0002, 0.5), metrics=['accuracy']) 
discriminator_model.trainable = False
gan_input = Input(shape=(100,))  
gan_hidden = generator_model(gan_input)  
gan_output = discriminator_model(gan_hidden)         
gan_model = Model(inputs=gan_input, outputs=gan_output)
gan_model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(0.0002, 0.5))