㈠ AI演算法：生成對抗網路（GAN）原理與實現
神經網路通常用於預測任務，如圖片分類或數值預測。然而，它們能否用於生成圖片、文本或語音？答案是可以。生成對抗網路（GAN）的目的是收集大量數據用於訓練模型，生成與訓練數據相似的新樣本。GAN的核心思想是採用對抗機制從大量數據中訓練模型，學習真實數據的分布，使得訓練後的模型能夠生成真實數據分布中的樣本，即生成之前不存在但很真實的樣本。
具體而言，GAN的目標是給定一組向量生成與真實數據相似的圖像。首先，使用生成網路將固定長度的隨機向量輸入，輸出生成圖像。觀察發現，生成圖像與真實圖像存在差異，即生成圖像的分布與真實圖像的分布不同。通過訓練調整參數，可得到優化後的生成網路，其生成的圖像與真實圖像更為相似，網路擬合了真實數據的分布。
圖像的分布指的是，對於大小為 [公式] 的生成圖像（RGB），所產生的像素組合為 [公式] 種類別。我們可以通過統計大量「貓」與「狗」的圖像，發現它們在像素分布上存在差異，即「貓」與「狗」的像素分布不同。理想狀態下，生成數據分布應逼近真實數據分布，即綠色橢圓與橙色橢圓重合。
為了使生成數據分布逼近真實數據分布，GAN採用生成器與判別器的對抗機制進行訓練。生成器學習生成合理的數據，而判別器判斷輸入是生成數據還是真實數據。通過訓練，生成器生成的數據越來越難以被判別器識別為假，即生成器與判別器在對抗學習中不斷提升自身能力。
GAN網路結構包括生成器與判別器兩部分。生成器接收一個 [公式] 維隨機向量作為輸入，輸出 [公式] 大小的圖片。判別器接收 [公式] 大小的圖像作為輸入，輸出 0-1 的概率值，預測輸入是真實圖像的概率。生成器的損失函數旨在最大化判別器對生成數據的預測值，而判別器的損失函數旨在最小化其預測誤差。
以手寫數字生成為例，實現GAN網路。隨著訓練輪數的提升，GAN生成數據的質量不斷提升，與真實數據的相似程度逐步提高。經過多輪訓練，GAN能夠生成與真實手寫數字非常相似的數字圖片。