介绍生成对抗网络的生成器
时间: 2023-06-10 19:03:16 浏览: 89
生成对抗网络(GAN)是一种深度学习框架,其中同时训练两个深度神经网络 – 一个生成器和一个判别器。生成器负责生成逼真的样本,而判别器负责评估生成器生成的样本的逼真程度。通过训练,判别器程序变得越来越熟练,能够更好地区分真实和生成的样本。在训练结束时,生成器能够生成样本,与真实数据几乎无法区分。
相关问题
自编码器和生成对抗网络
有什么区别?
自编码器和生成对抗网络都是深度学习中常用的生成模型。自编码器是一种基于无监督学习的模型,其主要目的是将输入数据进行重构,即输入经过编码器得到其抽象表达,再经过解码器得到近似的原始输入。生成对抗网络则是由生成器和判别器组成的模型,在训练过程中,生成器试图生成能够欺骗判别器的样本,而判别器则试图判断样本是真实的还是生成的。
区别在于,自编码器主要关注如何将输入进行编码并重构,而生成对抗网络则关注如何生成高质量的样本。自编码器的输出是对原始输入的近似,而GAN生成的输出是全新的、没有出现在训练集中的样本。此外,自编码器通常用于无监督学习任务,而GAN通常用于生成任务。
transformer用于生成对抗网络的生成器
Transformer是一种非常流行的神经网络架构,主要用于序列到序列的任务,例如机器翻译和文本生成。在生成对抗网络中,Transformer也可以用作生成器的架构。
在生成对抗网络中,生成器的任务是将一个随机噪声向量转换为一张逼真的图像。为了实现这个任务,可以使用一个由多个Transformer层组成的架构。这个架构的输入是一个随机噪声向量,输出是一张逼真的图像。在每个Transformer层中,输入的随机噪声向量会被转换为一个更高级别的表示,最终输出的表示会被送入一个卷积层,生成一张逼真的图像。
以下是一个使用Transformer作为生成器的生成对抗网络的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class Generator(nn.Module):
def __init__(self, z_dim, img_size, channels):
super(Generator, self).__init__()
self.img_size = img_size
self.channels = channels
self.transformer = nn.Transformer(d_model=z_dim, nhead=4, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6)
self.conv = nn.Conv2d(64, channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
def forward(self, z):
z = z.view(-1, 1, self.img_size*self.img_size)
x = self.transformer(z, z)
x = x.view(-1, 64, self.img_size, self.img_size)
x = self.conv(x)
x = torch.tanh(x)
return x
```