深度学习无监督课程：生成式对抗网络全面解析

"这份资源是关于《生成式对抗网络》的详细技术综述，包含257页的PPT，涵盖了从基础的GAN到各种改进版本的深入探讨，如DC GAN、Improved GAN、WGAN、WGAN-GP、Progr. GAN、SN-GAN、SAGAN、BigGAN(-Deep)、StyleGAN v1和v2以及VIB-GAN。资料来自UC Berkeley的CS294-158 Deep Unsupervised Learning课程，由Pieter Abbeel等人主讲。内容包括了隐式模型的动机和定义、原始GAN的介绍、评估方法、理论分析、GAN的演进历程以及对抗性损失在其他领域的应用等。" 生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是一种深度学习框架，由两个神经网络模型——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）构成。它们之间进行对抗性训练，生成器试图创造与训练数据相似的样本，而判别器则尝试区分真实样本和生成器产生的假样本。 原始GAN由Goodfellow等人在2014年提出，其核心思想是通过最小化生成器使判别器无法区分真假样本的概率，来逐步提升生成器的生成能力。DCGAN（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks）是GAN的一个变体，引入了卷积神经网络，使得在图像生成任务上更加有效。 评价GANs的方法有多种，如Parzen窗估计、Inception Score和Frechet Inception Distance（FID）。Parzen窗可以估计生成分布，Inception Score衡量生成图像的多样性与质量，FID则是通过比较生成样本与真实样本的高维特征分布距离来评估性能。 理论分析方面，讨论了Bayes最优判别器、Jensen-Shannon散度（JS散度）以及模式塌陷和饱和问题。Bayes最优判别器指出了理想情况下判别器应达到的性能，JS散度则用于衡量两个概率分布的相似性，模式塌陷是指生成器可能只学会生成部分训练数据的模式，而非全部。 GAN的演进历程中，WGAN（ Wasserstein GAN）和WGAN-GP（Wasserstein GAN with Gradient Penalty）解决了原始GAN训练不稳定的问题，引入了Wasserstein距离来度量生成器和真实数据分布的差距。Progressive GAN逐步增加生成器的分辨率，SN-GAN（Spectral Normalization GAN）通过谱归一化稳定训练过程，SAGAN（Self-Attention GAN）引入自注意力机制以提高生成质量。 BigGAN系列是GAN在大规模图像生成上的突破，尤其是BigGAN-Deep，它在ImageNet数据集上表现优异。StyleGAN系列引入了风格分离的概念，使得生成的人脸等图像具有更精细的控制和更高的逼真度。VIB-GAN将变分自编码器（VAE）的观念与GAN相结合，以实现更好的样本质量和多样性。 除了图像生成，GANs也被应用于创造创意条件化的图像，比如绘画风格转换。此外，GANs在表示学习、能量模型、最优传输理论、隐式似然模型和矩匹配等领域都有研究。对抗性损失也被用于迁移学习、公平性问题以及模仿学习中，展示出其在多方面的应用潜力。