अब हम GAN (Generative Adversarial Network) के दो सबसे महत्वपूर्ण components की तुलना करेंगे: 🎭 Generator vs Discriminator ये दोनों एक-दूसरे के विरोधी हैं, लेकिन साथ में मिलकर GAN को powerful बनाते हैं।
🔶 1. GAN का मूल विचार (Core Idea)
GAN architecture में दो models होते हैं:
Generator (G) — नकली data बनाता है
Discriminator (D) — बताता है कि data असली है या नकली
इन दोनों models का उद्देश्य होता है एक-दूसरे को beat करना। 👉 यही competition GAN को smart और creative बनाता है।
🧠 2. Role of Generator (G)
Feature
Description
🛠️ काम
Random noise से synthetic data generate करता है
🎯 Goal
इतना realistic data बनाना कि Discriminator उसे पहचान ना सके
🔄 Input
Random vector z∼N(0,1)
📤 Output
Fake image / data sample G(z)
🧠 सीखता है
कैसे असली data की नकल की जाए
“Generator एक कलाकार है — जो नकली चित्र बनाता है।”
🔧 Example:
z = torch.randn(64, 100) # Random noise fake_images = generator(z) # Generated samples
🧠 3. Role of Discriminator (D)
Feature
Description
🛠️ काम
Real और fake data में भेद करना
🎯 Goal
सही-सही पहचानना कि data असली है या नकली
🔄 Input
Data sample (real or fake)
📤 Output
Probability: Real (1) या Fake (0)
🧠 सीखता है
असली और नकली data के अंतर
“Discriminator एक जज है — जो असली और नकली पहचानता है।”
🔧 Example:
real_score = discriminator(real_images) # Output close to 1 fake_score = discriminator(fake_images) # Output close to 0
🔁 4. GAN Training Dynamics
चरण
विवरण
1️⃣ Generator एक नकली image बनाता है
Generator random noise vector z∼N(0,1)को लेकर fake image G(z) produce करता है।
2️⃣ Discriminator असली और नकली दोनों samples पर prediction करता है
Discriminator को एक batch असली data x और fake data G(z)का मिलता है, और वह predict करता है कि कौन सा sample असली है और कौन नकली।
3️⃣ Discriminator की loss को minimize किया जाता है
Discriminator को train किया जाता है ताकि वह असली samples को 1 और नकली samples को 0 classify कर सके (binary classification)।
4️⃣ अब Generator की बारी है — वो अपनी trick और smart बनाता है
Generator को train किया जाता है ताकि उसका fake output ऐसा हो कि Discriminator उसे “real” समझे। यानी वह Discriminator की prediction को गलत करने की कोशिश करता है।
5️⃣ यह process बार-बार दोहराई जाती है (adversarial loop)
इस adversarial game में दोनों models better होते जाते हैं। Generator बेहतर fake samples बनाता है, और Discriminator उन्हें पकड़ने में तेज़ होता है।
👉 इस loop से दोनों models बेहतर होते जाते हैं।
⚔️ 5. Comparison Table
Feature
Generator (G)
Discriminator (D)
उद्देश्य
नकली data बनाना
असली और नकली में अंतर करना
Input
Noise vector z
Data sample x
Output
Fake sample (image, text, etc.)
Probability (real or fake)
Target
Discriminator को धोखा देना
Generator को पकड़ना
Learns from
Discriminator के feedback से
Real vs fake examples से
Neural Net Type
Generator network (decoder जैसा)
Classifier network (binary)
📊 Visualization
Noise (z) ↓ [ Generator ] ↓ Fake Data ───► [ Discriminator ] ◄─── Real Data ↓ Predicts: Real or Fake?
📝 Practice Questions
Generator और Discriminator में क्या अंतर है?
Generator क्या generate करता है और किस input से?
Discriminator क्या predict करता है?
GAN training में दोनों networks एक-दूसरे से कैसे सीखते हैं?
