AI安全论文03什么是生成对抗网

前一篇文章分享了张超老师的Fuzzing知识总结，并且通过该文认识了很多老师和朋友，真的非常幸运与感恩，AI安全路上跟着大家一起前行。这篇文章我们将介绍一个热门且前沿的知识——生成对抗网络（GAN），通过IanGoodfellow等大佬的论文和小象学院美团老师的介绍，详细讲解什么是生成对抗网络，及常用算法（CGAN、DCGAN、infoGAN、WGAN）、发展历程、预备知识，最后通过Keras搭建最简答的手写数字图片生成案例。真诚希望本文对您有所帮助！如果写得不好或错误的地方，还请海涵。不服就GAN，后续会学习和安全的融合，让我们开始吧~

《娜璋带你读论文》系列主要是督促自己阅读优秀论文及听取学术讲座，并分享给大家，希望您喜欢。由于作者的英文水平和学术能力不高，需要不断提升，所以还请大家批评指正，非常欢迎大家给我留言评论，学术路上期待与您前行，加油~

文章目录：

一.GAN简介

1.GAN背景知识

2.GAN原理解析

3.GAN经典案例

二.GAN预备知识

1.什么是神经网络

2.全连接层

3.激活函数

4.反向传播

5.优化器选择

6.卷积层

7.池化层

8.图像问题基本思路

三.GAN网络实战分析

1.GAN模型解析

2.生成手写数字demo分析

3.其他常见GAN网络

CGANDCGANACGANinfoGANLAPGANEBGAN

4.GAN改进策略

四.总结

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一.GAN简介1.GAN背景知识

IanGoodfellow因提出了生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks）而闻名，GAN最早由IanGoodfellow于年提出，以其优越的性能，在不到两年时间里，迅速成为一大研究热点。他也被誉为“GANs之父”，并被推举为人工智能领域的顶级专家。

GAN原文：

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