大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于对抗神经网络 gan的问题，于是小编就整理了3个相关介绍对抗神经网络 gan的解答，让我们一起看看吧。
“对抗性神经网络”是什么？
我是萌新程序猿，科技圈的事情欢迎邀请我来回答！对抗性神经网络又称作生成对抗网络，英文：Generative Adversarial Network，简称GAN。
对抗性神经网络的诞生
两个网络都使用相同的数据集去训练。其中一个名为“生成模型”，任务是利用所看到的图像去创建新的图片。而另一个名为“鉴别模型”，任务是识别所看到的图像是否是生成模型制作的***图像。
通过这样的过程，生成模型将非常善于产生图像，导致鉴别模型无法判断哪些是真实图像，哪些是***的。这个场景直至生成模型与鉴别模型无法提高自己——即判别模型无法判断一张图片是生成出来的还是真实的而结束，此时生成模型就会成为一个完美的模型。从本质上来看，生成模型被训练去识别并制作看起来真实的图像。上述这种博弈式的训练过程，如果***用神经网络作为模型类型，则被称为生成式对抗网络（GAN）。
现在已经有人将对抗性神经网络应用与制作一些逼真的图像和语音等，我觉到后面可以实现一丝不差模仿一个人说话。
对抗性神经网络可以应用于历史档案图像检索、文本翻译成图像、药物匹配、肿瘤分子生物学的应用等，有种想法***用对抗性神经网络经过训练后，可以使用生成器获得一种以前不可治愈的疾病的药方，并使用判别器确定生成的药方是否治愈了特定疾病，如果可行，相信很多不可治愈的疾病说不定可以找到治愈的方法。
对抗性神经网络可以让人工智能具有比较基础的想象力，相信 GAN在未来会有更进一步发展，人工智能会更加智能， 有助于建立一个更好的人工智能的未来。
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“对抗性神经网络”入选《麻省理工科技评论》2018 年“全球十大突破性技术”。
入选理由：两个 AI 系统通过玩“猫捉老鼠”游戏来获得想象力
技术突破：两个 AI 系统可以通过相互对抗来创造超级真实的原创图像或声音，而在此之前，机器从未有这种能力
重大意义：这给机器带来一种类似想象力的能力，因此可能让它们变得不再那么依赖人类，但也把它们变成了一种能力惊人的数字***工具
主要研究者：Google Brain、DeepMind、英伟达、中科院自动化所、百度、阿里巴巴、腾讯、商汤科技、依图科技、云从科技、旷视科技等
成熟期：现在
人与机器的区别和界限在AI技术日渐昌盛的当下变得愈发模糊，而“对抗性神经网络”的出现又毫无疑问地使这一困局雪上加霜。因为在大众的认知当中，目前的人工智能技术还只是应用于物体的识别，而且在这方面的能力越来越强。例如，给AI看一百万张图片，它就可以用惊人的准确度来告诉你究竟哪张里面有个行人在过马路。
那么AI能否凭借自己的“想象力”从无到有生成一张图片呢？直到 2014 年，科学家们给出了肯定的答案。当时还是蒙特利尔大学博士生的 Ian Goodfellow 在酒吧里与友人进行学术辩论时，他突然想到了这个问题的答案，提出了名为“对抗式生成网络”（GAN）的技术。
对抗神经网络最早的想法最早由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出。其中，最常见的一种就是「生成对抗模型（GAN）」了。GAN 用对抗的方法，同时训练了一个「生成模型（G）」与一个「判别模型（D）」，用对抗的方法，最终生成与原始数据完全相同的概率分布。
在学习的过程中，这生成器和判别器通过相互竞争和博弈，逐渐提高模型整体的生成能力和判别能力。生成模型和判别模型可以都是神经网络。生成模型的优化目标是尽可能地去生成伪造的数据，从而获得真实数据的统计分布规律；而判别模型则用于判别给出的一个输入数据到底来源于真实数据还是生成模型。最终，当一个判别模型无法准确分辨生成模型所生成的数据是否为伪造时，则训练结束，此时我们认为判别模型与生成模型都已经提高到了较高的水平，生成模型所生成的数据足以模仿真实世界中的数据。
直观理解一下，***设一个城市治安混乱，很快，这个城市里就会出现无数的小偷。在这些小偷中，有的可能是***高手，有的可能毫无技术可言。***如这个城市开始整饬其治安，警察们开始恢复城市中的巡逻，很快，一批「学艺不精」的小偷就被捉住了。在捉住一批低端小偷后，城市的治安水平变得怎样倒还不好说，但很明显，城市里小偷们的平均水平已经大大提高了。警察们开始继续训练自己的破案技术，开始抓住那些越来越狡猾的小偷。随着这些职业惯犯们的落网，警察们也练就了特别的本事，他们能很快能从一群人中发现可疑人员，于是上前盘查，并最终逮捕嫌犯；小偷们的日子也不好过了，因为警察们的水平大大提高，如果还想以前那样表现得鬼鬼祟祟，那么很快就会被警察捉住。为了避免被捕，小偷们努力表现得不那么「可疑」，而魔高一尺、道高一丈，警察也在不断提高自己的水平，争取将小偷和无辜的普通群众区分开……随着警察和小偷之间的这种「交流」与「切磋」，最终，我们同时得到了最强的小偷和最强的警察。
ps2021神经网络功能怎么用？
神经网络功能的使用方法因具体情况而异，但总的来说，PS2021中的神经网络功能可用于图像处理和修复等方面。
此功能可以让用户使用神经网络技术自动修复图像中的缺陷，恢复损坏的像素和纹理等细节，使图像更加清晰和真实。
如果要使用此功能，需要先打开PS2021，然后选择要处理的图片，点击菜单栏中的“神经网络”选项，选择相应的功能并进行相应的设置和参数调整，最后进行操作即可。
但需要注意的是，神经网络功能对于不同的图像和需求有不同的适用性，需要进行适当的调整和优化才能达到最好的效果。
gan是什么牌子[_a***_]？
gan不是手机，是一种技术加持。
业界独家GAN技术加持，史上最强小米***手机
为了打造极致体验的***效果，小米Civi是目前业界内唯一***用GAN技术的手机了，应该是小米史上***最好的手机了。
因为是行业首次使用的技术，因为相信大家对GEN并不熟悉，简单地说来，就是通过基于神经网络的前沿技术“GAN生产对抗网络”，实现传统美颜算法无法做到的逐一像素重新描绘。一般的传统磨皮，就是将整个面部区域模糊，加上提亮的操作，这样做很容易造成细节的丢失，***照片不太现实，缺少了皮肤的纹理和质感。
GAN技术是可以保留皮肤的质感和纹理等细节，然而再对皮肤的瑕疵、层次和对比度等进行细致的处理。就像你的脸上长痘痘了，传统***美颜，比较难去除，需要后期P掉，后者直接磨平，体验非常糟糕，小米Civi应用了GAN机身后，可以让痘痘神奇消失的同时，还保留了肌肤的自然和质感，用户从此不需要再安装任何美颜软件了！
到此，以上就是小编对于对抗神经网络 gan的问题就介绍到这了，希望介绍关于对抗神经网络 gan的3点解答对大家有用。
