Tieftauchen in GANs: Die Mathematik hinter generativen adversariellen Netzwerken
Dieser Beitrag taucht tief in die mathematischen Grundlagen generativer adversarieller Netzwerke (GANs) ein. Ausgehend von den grundlegenden Konzepten erklärt der Autor sorgfältig die Verlustfunktionen von Generator und Diskriminator und leitet Bedingungen für einen optimalen Diskriminator und Generator ab. Mithilfe mathematischer Werkzeuge wie binäre Kreuzentropie und JS-Divergenz wird der antagonistische Prozess zwischen Generator und Diskriminator während des GAN-Trainings klar dargestellt. Das endgültige Ziel besteht darin, die Verteilung der generierten Daten so nah wie möglich an die der realen Daten heranzubringen. Der Beitrag beschreibt auch kurz die Trainingsmethoden von GANs und hebt subtile Unterschiede in den Formeln im Vergleich zu Goodfellows Originalartikel hervor.