援用超 85000 次的经典论文GAN 获 NeurIPS2024 时辰磨练奖后大沢佑香全集，它的发缓和背后故事也被抛了出来。

要从Yoshua Bengio 施行室的一次头脑风暴提及。

Bengio 召集施行室成员，提议了一个裕如挑战性的遐想：

教练一个细目性的生成相聚 g，该相聚仅在输入 z 中包含立时噪声。这个相聚的输出 x=g ( z ) 应该是从某个散播 p ( x ) 中抽取的样本。输出不错是任何步地：图像、音频、文本。

正大世东谈主齐无端倪之时，一个在那时看似滑稽且险些不测念念的目标揭开了 GAN 的序幕：

如果能有另一个神经相聚充任判别器，会若何？

作家之一 Sherjil Ozair，一边酬报着这段资格，一边还袒露曾有 DeepMind 筹议员向他开打趣，说他可能依然完成了最伟大的职责，不错平直退休了。

但他以为事实并非如斯。

CNN 嗅觉像是临了的发明，但并不是。

GAN 嗅觉像是临了的发明，但也不是。

LSTM、ResNet、DQN、AlphaGo、AlphaZero、MuZero 都并非斥逐。

Transformer 和大谈话模子，亦不是临了的发明。

这项出自 Yoshua Bengio、lan Goodfellow 等一众大佬，援用特别 85000 次，被 NeurIPS2024 官方评价为"生成建模的基础部分之一，在畴前 10 年中激勉了许多筹议确认"的筹议。

究竟是如何真金不怕火成的？

Sherjil Ozair 酬报背后故事

以下是 Sherjil Ozair 的完好意思自述：

相配自恃听到 GAN（生成拒抗相聚）在 2024 年 NeurIPS 大会上赢得时辰磨练奖。

NeurIPS 时辰磨练奖是授予那些在十年时辰里采取住锻练的论文。

"我"花了一些时辰回来 GAN 是如何产生的以及畴前十年中东谈主工智能的发展。

2012 年头，当"我"照旧印度理工学院德里分校的本科生时，"我"只怕发现了 Geoffrey Hinton 在 Coursera 上的一门深度学习课程。

深度学习那时是机器学习中一个边际化且小众的分支范围，它应许能杀青更多的"端到端"学习，何况更接近东谈主类大脑的职责神志。

这门课相配精彩。它不仅很好地诠释了深度学习的旨趣，还充满了 Hinton 独到的英式幽默和非传统念念维。

比如，他建议"咱们"这样可视化高维空间：

要处理 14 维空间中的超平面，联想一个 3 维空间，然后高声对我方说" 14 "，每个东谈主都是这样作念。

但请记取，从 13 维到 14 维的更始，其增多的复杂性与从 2 维到 3 维的更始相同大。

出于意思清脆地想学习更多学问，"我"运转仔细筹议通盘能找到的贵寓。

那时主如果一些特出筹议者发表的学术论文，比如Yoshua Bengio，其中好多都保存在他施行室的网站上。

2012 年，Quora 相配火爆，Yoshua 通常在 Quora 上回答关联深度学习的问题。

"我"诚挚地感谢他匡助像"我"这样的本科生相识深度学习。"我"通过 Quora 商量他，抒发感激。

令"我"相配惊喜的是，"我"不仅收到了回应，还收到了一份他施行室的实习邀请。

这是一次气运的相见，而那时的"我"对此次调换和行将张开的旅程的要紧性和影响力还只消少许点暧昧的意志。

"我"由衷性感激 Yoshua Bengio 为这个寰宇和为"我"所作念的一切。

"我"通过了口试赢得了实习契机，2014 年夏天，将在 Yoshua 的 LISA 施行室实习。

本想 2013 年就实习的，但印度理工学院的轨制条款知生必须在第三学年的暑假在他们招供的公司实习。

2014 年 5 月，"我"飞抵蒙特利尔，来到了施行室。

刚见到 Yoshua，他就立马把"我"拉进了一个房间，内部坐着的还有 Ian Goodfellow 和 Aaron Courville。

Yoshua 不息诠释着他最近一直在念念考的一个新目标：

遐想构建一个细目性的生成相聚 g，只在输入 z 中包含立时噪声。这个相聚的输出 x=g ( z ) 应该是来自某个散播 p ( x ) 的样本，不错是任何步地：图像、音频或文本。

他强调这即是"咱们"需要教练的设计。

但若何教练呢？在这种"隐式"会聚会，概率 p ( x ) 并莫得明确抒发。

他提议应该对生成器的输出（生因素布）和某个样本数据集（不错是图像、音频等）进行"双样本散播匹配"。

但如何进行这种散播匹配仍然不解确。

四肢一个年青生动的本科生，"我"提议了矩匹配，但"咱们"都知谈矩匹配可能无法交接高维数据。小组里也商议了其他目标，也都嗅觉不够有劝服力。

不外，Yoshua 对教练一个细目性的、虚耗噪声并产生样本的生成神经相聚的愿景和眷注令东谈主印象深远且裕如启发性。

团队决定暗里不息念念考这个问题。

在 Les Trois Brasseurs 餐厅的一次施行室聚餐中，Ian Goodfellow 倏得意象了一个在那时看似滑稽且险些绝不测念念的见地：

如果让另一个神经相聚来充任判别器会若何？

这是一个诱导前沿的时期。

那时，神经相聚的教练还尽头"原始"。无为作念法是：

成就一个主神经相聚，输入数据，得到一个算计驱散，对其愚弄一个数学亏蚀函数，然后使用梯度下跌来优化这个相聚。

而 Ian 的想顺序把亏蚀函数本人遐想成一个可学习的神经相聚。不是优化一个固定的数学亏蚀，而是用另一个"判别器"神经相聚来提供亏蚀值和梯度，用于教练"生成器"神经相聚。

这个目标当然招致质疑。通盘这个词系统会不会崩溃到退化输出？判别器从何而来？处处都是先有鸡照旧先有蛋的窘境。

但 Ian 对此也早有腹案。他提议让判别器和生成器在一个零和博弈中拒抗：

生成器试图产生与着实数据"难以分辨"的输出，而判别器则要设法分辨看到的是生成样本照旧着实样本。

也许这能行？第二天，施行室通盘成员都收到了一封邮件。

在一个充斥着编程和运行施行的永夜，Ian 奏效让第一个生成拒抗相聚运行起来。

这些是在 MNIST 数据集上产生的第一批样本。

那时"我"正在筹议雷同的东西，用非神经相聚判别器进行教练，但遵守远不足预期。

于是"我"决定转而匡助 Ian 筹议 GAN。距离 NeurIPS 2014 的提交限度日历只消一周了。"咱们"决定负重致远，应该能赶上提交一篇论文。

在接下来的几天里，"咱们"竖立了评估智商来与现存的生成模子进行相比，尝试了不同的架构、噪声函数和博弈公式。

Jean、Yoshua 和"我"发现 GAN 博弈是管理的，何况在均衡情景下最小化了 Jensen-Shannon 散度。

"咱们"坚执了下来，在临了一周完成了通盘职责，并提交了一篇论文到 NeurIPS。

GAN 被领受为海报展示论文（posted presentation）。

"我"谨记固然众人都很清脆，但也都知谈 GAN 的教练动态相配不雄厚。大部分配合者运转筹议其它模子架构，试图处理在 GAN 中发现的问题。

GAN 在 12 月份进行了展示，却基本上莫得引起扫视。

几个月后，2015 年 8 月，Alec Radford运转发布他一直在筹议的卷积 GAN 的样本。

没错，即是阿谁险些参与了 OpenAI 通盘紧要冲破的 Alec Radford。2015 年，他正在筹议卷积神经相聚、批量归一化和 GAN。

"我"无法透顶展现 DCGAN 之后 GAN 引发的宽阔关注。

但"我"想强调的是，GAN 的演进流程被哀感顽艳地用来标志 AI 合座的跳跃。

这张展示图像生成惊东谈主发展的图片依然逾期了，因为当前的图像生成模子依然能生成百万像素级的图像，甚而不错生成视频。

至于"我"个东谈主的故事，GAN 四肢"我"的第一篇学术论文既是福亦然祸。一位 DeepMind 的筹议员曾开打趣说，"我"可能依然不错退休了，因为"我"可能依然完成了我方最伟大的职责。

可是"以为历史依然斥逐"可能是 AI 范围最大的诞妄。"咱们"老是倾向于以为"即是这个了，这是临了的发明"。但事实从来都不是这样。

CNN 也曾嗅觉像是临了的发明，但并不是。

GAN 也曾嗅觉像是临了的发明，但并不是。

LSTM 也曾嗅觉像是临了的发明，但并不是。

ResNets、DQN、AlphaGo、AlphaZero、MuZero 都不是临了的谜底。

回特别来看，这些目标老是显得很滑稽。可是想想当前，Transformer 和大谈话模子被以为是临了的发明。

但它们也不是。

"我"最近离开了前沿 AI 施行室的圈子，运转创办一家公司来构建一些信得过令东谈主神往的东西。"我"很快会共享更多关联信息。敬请关注。

感谢 NeurIPS Conference 授予 GAN 时辰磨练奖，也感谢这些拒抗者们：Ian Goodfellow、Jean Pouget-Abadie、Mehdi Mirza、Bing Xu、David Warde-Farley、Aaron Courville、Yoshua Bengio

也为 Seq2Seq 论文作家们暗示祝颂。

Ian Goodfellow 开麦

Mehdi Mirza 将这段资格共享出来后劝诱到不少网友围不雅，网友们看得风趣盎然：

没意象论文一周就写出来了。

好一段精彩的历史回来！在" Attention is all you need "之前，GAN 才是主流。

GAN 论文一作 Ian Goodfellow 也心扉开麦：

如果你是阿谁时间的亲历者，值得一读以怀旧；如果你不是，也能通过这些笔墨一窥当年的情形。

对于 GAN 论文的更多细节，不错点击这里检察：。

参考鸠合：https://x.com/sherjilozair/status/1864013580624113817

—  完  —

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