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判别器

财新周刊｜“GPT制药”畅想: ，GAN）的成熟。这种AI算法架构在2014年被提出，其核心设计是，生成式AI中同时存在一个“生成器”和一个“判别器”，生成器负责生成与真实数据相似的样本，判别器负责判断生成数据和真实数据的区别。二者互相对

出，其核心设计是，生成式AI中同时存在一个“生成器”和一个“判别器”，生成器负责生成与真实数据相似的样本，判别器负责判断生成数据和真实数据的区别。二者互相对抗，互相训练。扎沃隆科夫觉得，这一技术完全可

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成器将白噪声变换成数据流形上的生成分布；数据流形上的训练样本点给出了真实数据分布；判别器计算了生成分布和真实分布之间的距离。判别器和生成器彼此竞争，达到Nash均衡，人眼也无法区分生成分布与真实分布

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G 和鉴别器 D 会一直博弈，直到达到我们的满意。 CycleGAN本质上是两个镜像对称的GAN，构成了一个环形网络。两个GAN共享两个生成器，并各自带一个判别器，即共有两个判别器和两个生成

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。借鉴GAN的思想，训练可区分来自P(A,B)和P(A)P(B)这两个分布的(A,B)的判别器，如果区分不出则说明它们是独立的。这样可以让encoder学到的表示尽可能独立。直接计算互

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扩充到了4体，分别有两个生成器和两个判别器，并且让它们按照如下的方式链接起来：这里蓝色的框是生成器，粉色的圆圈框是判别器。整个系统可以自动生成图片。例如如果我们将一张马的图像输入进来，它就可以吐出一

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看这两部分：生成器网络和判别器网络。生成器：生成器的任务就是将输入的图像转换成目标图像。在pix2pix中，这是用一种编码－解码器架构来实现的，如图：这里面，很多的立方体表达了卷积神

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