生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是一种革命性的深度学习技术，通过对抗训练让模型生成逼真的数据。以下是核心知识点：
🔍 什么是 GANs？
GANs 由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，二者博弈提升生成质量：
- 生成器：学习数据分布，生成伪造样本（如图片）
- 判别器：判断样本是真实还是生成的
🧠 GANs 的工作原理
- 生成器尝试伪造数据，判别器则努力区分真假
- 通过损失函数调整参数，最终达到纳什均衡
- 常见变体：DCGAN、StyleGAN、CycleGAN 等
🖼️ GANs 的应用领域
- 图像生成：创作艺术作品、虚拟角色设计
- 数据增强：生成合成数据用于训练其他模型
- 风格迁移：将一种艺术风格应用到新图像上
如需深入了解 GANs 的数学基础，可参考本站教程：/[tutorial/深度学习基础]。欢迎继续探索生成模型的奥秘！