生成式对抗网络流程图
时间: 2025-04-25 08:13:07 浏览: 22
### 生成式对抗网络 (GAN) 的工作流程与架构
#### GAN 基本架构概述
生成式对抗网络由两个主要部分组成:生成器 \(G\) 和判别器 \(D\)[^1]。这两个组件通过相互竞争的方式共同进化,以达到更高的性能水平。
- **生成器**的任务是从随机噪声向量出发创建看似真实的图像数据;而**判别器**的目标则是区分输入的数据究竟是来自真实世界还是由生成器制造出来的虚假实例[^4]。
#### 训练机制描述
在整个训练过程中,生成器试图欺骗判别器使其相信所生产的样本为真品,与此同时,判别器努力提高自己识别真假的能力。这种对立关系促使两者不断提升各自的技能直至达成某种平衡状态——此时即使是最优秀的鉴别者也无法轻易分辨出哪些图片是由机器合成而来[^3]。
#### 图形表示建议
虽然无法直接提供具体的图表文件,在此可以给出绘制此类图形的一些指导原则:
1. 使用矩形框分别代表生成器和判别器模块;
2. 将箭头指向从生成器到判别器的方向,表明前者产生的输出作为后者评估的对象;
3. 对于每一轮迭代中的更新操作,可以通过虚线连接来展示参数调整路径;
4. 可能的话加入一些辅助说明文字解释各阶段的关键活动或变化趋势。
```mermaid
graph LR;
A[Noise Vector] --> B((Generator));
B --> C{Generated Image};
D[Real Images] --> E((Discriminator));
C --> E;
E -->|Probability Score| F[(Update Weights)];
```
上述Mermaid语法定义了一个简单的GAN框架图,其中包含了噪音矢量进入生成器、生成的图像被传递给判别器以及基于概率得分反馈权重更新的过程[^5]。
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