生成对抗网络（GANs）是深度学习中一个引人入胜的领域，它允许我们生成与真实数据分布非常相似的数据。下面是一些关于 GANs 的基础知识和应用。
基础概念
GANs 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器试图生成看起来像是真实数据的数据，而判别器则试图区分生成器和真实数据。
- 生成器：它的目标是从随机噪声中生成数据。
- 判别器：它的目标是区分真实数据和生成器生成的数据。
应用
GANs 在许多领域都有应用，例如：
- 图像生成：生成逼真的图像，甚至可以生成从未存在过的图像。
- 数据增强：通过生成更多样化的数据来训练模型。
- 风格迁移：将一种艺术风格应用到另一张图片上。
实践教程
如果你对 GANs 感兴趣，可以参考以下教程：
图片展示
下面是一个 GAN 生成的图像示例：