前面我們用 TensorFlow 寫了簡單的 cifar10 分類的代碼，得到還不錯的結果，下面我們來研究一下生成式對抗網絡 GAN，並且用 TensorFlow 代碼實現。
自從 Ian Goodfellow 在 14 年發表了 論文 Generative Adversarial Nets 以來，生成式對抗網絡 GAN 廣受關注，加上學界大牛 Yann Lecun 在 Quora 答題時曾說，他最激動的深度學習進展是生成式對抗網絡，使得 GAN 成為近年來在機器學習領域的新寵，可以說，研究機器學習的人，不懂 GAN，簡直都不好意思出門。
下面我們來簡單介紹一下生成式對抗網絡，主要介紹三篇論文：1）Generative Adversarial Networks；2）Conditional Generative Adversarial Nets；3）Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks。
首先來看下第一篇論文，了解一下 GAN 的過程和原理：
GAN 啟發自博弈論中的二人零和博弈（two-player game），GAN 模型中的兩位博弈方分別由生成式模型（generative model）和判別式模型（discriminative model）充當。生成模型 G 捕捉樣本數據的分布，用服從某一分布（均勻分布，高斯分布等）的噪聲 z 生成一個類似真實訓練數據的樣本，追求效果是越像真實樣本越好；判別模型 D 是一個二分類器，估計一個樣本來自於訓練數據（而非生成數據）的概率，如果樣本來自於真實的訓練數據，D 輸出大概率，否則，D 輸出小概率。可以做如下類比：生成網絡 G 好比假幣制造團伙，專門制造假幣，判別網絡 D 好比警察，專門檢測使用的貨幣是真幣還是假幣，G 的目標是想方設法生成和真幣一樣的貨幣，使得 D 判別不出來，D 的目標是想方設法檢測出來 G 生成的假幣。如圖所示：
在訓練的過程中固定一方，更新另一方的網絡權重，交替迭代，在這個過程中，雙方都極力優化自己的網絡，從而形成競爭對抗，直到雙方達到一個動態的平衡（納什均衡），此時生成模型 G 恢復了訓練數據的分布（造出了和真實數據一模一樣的樣本），判別模型再也判別不出來結果，准確率為 50%，約等於亂猜。
上述過程可以表述為如下公式：
當固定生成網絡 G 的時候，對於判別網絡 D 的優化，可以這樣理解：輸入來自於真實數據，D 優化網絡結構使自己輸出 1，輸入來自於生成數據，D 優化網絡結構使自己輸出 0；當固定判別網絡 D 的時候，G 優化自己的網絡使自己輸出盡可能和真實數據一樣的樣本，並且使得生成的樣本經過 D 的判別之后，D 輸出高概率。
第一篇文章，在 MNIST 手寫數據集上生成的結果如下圖：
最右邊的一列是真實樣本的圖像，前面五列是生成網絡生成的樣本圖像，可以看到生成的樣本還是很像真實樣本的，只是和真實樣本屬於不同的類，類別是隨機的。
第二篇文章想法很簡單，就是給 GAN 加上條件，讓生成的樣本符合我們的預期，這個條件可以是類別標簽（例如 MNIST 手寫數據集的類別標簽），也可以是其他的多模態信息（例如對圖像的描述語言）等。用公式表示就是：
式子中的 y 是所加的條件，結構圖如下：
生成結果如下圖：
圖中所加的條件 y 是類別標簽。
第三篇文章，簡稱（DCGAN），在實際中是代碼使用率最高的一篇文章，本系列文的代碼也是這篇文章代碼的初級版本，它優化了網絡結構，加入了 conv，batch_norm 等層，使得網絡更容易訓練，網絡結構如下：
可以有加條件和不加條件兩種網絡，論文還做了好多試驗，展示了這個網絡在各種數據集上的結果。有興趣同學可以去看論文，此文我們只從代碼的角度理解去理解它。
參考文獻：
1. http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/52549409