GAN起源故事来了

原标题：一周发明GAN！时间检验奖得主分享背后故事：每件发明都不是最后的发明
文章来源：量子位
内容字数：6720字

GAN的起源与发展

根据Sherjil Ozair的自述，生成对抗网络（GAN）在2024年NeurIPS大会上获得时间检验奖，成为深度学习领域的重要里程碑。GAN的起源可以追溯到Yoshua Bengio实验室的一次头脑风暴，团队成员讨论如何训练一个仅包含随机噪声的确定性生成网络。

初探生成网络

2014年，Yoshua Bengio提出构建一个生成网络g，该网络的输出x=g(z)应来自某个分布p(x)。然而，如何训练这个网络仍不明确。团队成员讨论了多种方法，但都未能达成共识。关键的转折发生在一次聚餐中，Ian Goodfellow提出了一个新想法：如果引入另一个神经网络作为判别器，生成器与判别器之间的对抗关系可能会带来新的突破。

GAN的实现

经过一夜的编程和实验，Ian成功运行了第一个GAN，实现了对MNIST数据集的样本生成。团队决定全力以赴在NeurIPS 2014会议上提交论文，并最终成功发表。尽管当时的GAN训练动态不稳定，初期的展示并未引起广泛关注，但随着时间的推移，GAN的影响逐渐显现。

GAN的影响与反思

从2015年开始，GAN的变种和应用如雨后春笋般涌现，推动了图像生成技术的飞速发展。Sherjil Ozair反思了自己的职业生涯，虽然GAN是他的第一篇学术论文，但他认为AI领域并未停止进步。CNN、LSTM、ResNet等技术都未能成为“最后的发明”，当前的Transformer和大语言模型也不例外。

总结

GAN的成功不仅是技术的突破，也是团队合作与创新思维的结晶。Sherjil Ozair对Yoshua Bengio及其团队的感激之情溢于言表，他期待未来在AI领域继续探索更多可能性。GAN作为一项具有历史意义的研究，展现了科学进步的无限潜力与挑战。

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