生成式对抗网络及扩散模型原理及代码讲解PPT

以下是对生成式对抗网络（GAN）和扩散模型的原理及代码讲解：生成式对抗网络（GAN）生成式对抗网络（GAN）由一个生成器（Generator）和一个判别器...

以下是对生成式对抗网络（GAN）和扩散模型的原理及代码讲解：生成式对抗网络（GAN）生成式对抗网络（GAN）由一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）组成。生成器的任务是生成假的数据，而判别器的任务是判断输入的数据是来自真实数据集还是生成器。在这个过程中，生成器和判别器进行对抗训练，直到生成器能够生成出足以欺骗判别器的假数据。以下是使用PyTorch实现的基本GAN代码：扩散模型（Diffusion Model）扩散模型是一种从随机噪声逐步生成数据的技术。它通过一系列的随机过程，从完全的随机状态逐渐引入结构和模式，直到最后产生的数据与真实数据类似。这个过程可以看作是一个随机过程，其中每个步骤都是一个随机的概率变换。以下是使用PyTorch实现的基本扩散模型代码：