来源：机械鸡 概要：我们运用神经网络生成图像，能辅佐我们了解神经网络，是如何对输入的信息中止处置的。 当一个小孩画一只猫的时分，你会愈加了解这个孩子，而不是了解他画出来的猫。同理，我们运用神经网络生成图像，能辅佐我们了解神经网络，是如何对输入的信息中止处置的。 通常，人们很难以直观的方式，解释神经网络的功用，但是生成算法提供了一种让神经网络解释自我的措施。 神经网络常被用作完成一个图像分类器，能够用它来分辨图像中是猫还是狗，或者辨认消防标记等。不外，在过去的三年中，研讨人员从实质上对这些神经网络中止逆转，并且取得了惊人的停顿。 目前的生成AI研讨浪潮，树立在生成对立网络（GAN）的基础上，GAN是一种由Ian Goodfellow和他的同事在2014年提出的一种神经网络结构。随着Ian Goodfellow论文的发表，一系列的发明应用随之而来。 研讨人员运用GAN网络，能够生成从人脸到卧室的一切图像。经过一项基于GAN叫做pix2pix的技术，能够直接经过卫星图像生成地图，能够为黑白照片自动填色，能够将手绘的草图渲染成真切的实景。
图1. 由生成对立网络创建的虚拟专辑封面 Jon Bruner 和 Adit Deshpande，基于TensorFlow演示了一个十分简单的生成对立网络，这个网络发明出了真切的手写数字图像。图2为该网络的学习过程，从随机噪声开端，呈现了一种原始聪慧：首先神经网络重复产生相同的通用伪数字，然后体会不同数字之前的差别，最终能够发明每一个数字。
图2 生成器经过锻炼后，生成手写数字的动画演示过程 神经网络擅于经过丰厚的数据中止简单的推断，神经网络经过多层神经元能够自我组织，并在多层次检测从纹理片段到基本结构的方式，它还能够发掘到人们可能会错过的方式。 这就是神经网络的优势，不外也是解释它比较艰难的本源。 神经网络固然能够留意到人们无法留意到的方式，但是假如的网络结构过于简单或者锻炼数据缺乏以表示真实世界的变更，它们也会像人一样中止分歧理的探求。 你经过快速的察看得到各种特征：猫的耳朵、猫的胡须、猫的毛发样式等，总的来说，经过这些特征，你最终得到这是一只猫的结论，神经网络亦是如此。 正是由于GAN中的生成器，具有多层次处置信息的才干，所以该网络重构信息后输出的结果比较真实。图3是经过GAN生成的卧室图片，不得不说效果相当棒。不只床单，地毯和窗户看着很真实，而且他们的位置也是正确的，床单放在床上，地毯铺在地上，窗户开在墙上。
图3 GAN生成的卧室图像 假如你接触过图像辨认，你可能会对卷积神经元比较熟习，卷积神经元能够跨图像扫描，并过滤像素中止方式检测。卷积层通常将图像紧缩，但是在GAN的生成器中，卷积层的功用被逆转，以便按比例扩展数据。 生成器不是用来检测方式和匹配图像中的特征的，而是运用反卷积的方式生成基本图像构建块，并且再将这些基本构建块，组装融合成“真实的图像”。好比，这个简单的GAN生成了一个十分“真实的”数字9，如图4所示。
图4 GAN生成十分“真实”的手写数字9 经过察看反卷积滤波器和其对应的输出，能够发现这些由最后一层反卷积层生成的构建块，来自图4中的手写数字9。
图5 反卷积滤波器及其输出（生成数字9时） GANs才三岁而已，显而易见，GANs在不久的未来会被用作生成各种内容，以至可能在每个用户访问网站的过程中，为其定制图片或者视频。当GANs作为一种发明性力气呈现时，人们必须去领悟它的推理世界。 还在等什么？快入手去尝试树立你自己的GANs吧！ |
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