GANs（生成对抗网络）是深度学习中一种创新的无监督学习方法，通过生成器与判别器的博弈实现数据生成。以下是核心内容概览：
🧠 核心概念
生成器（Generator）
负责从随机噪声生成类似真实数据的样本，如图像或文本。判别器（Discriminator）
用于判断输入数据是真实样本还是生成器的伪造结果。对抗过程
生成器试图欺骗判别器，判别器则努力识别伪造数据，双方共同优化。
📌 工作原理简图
- 生成器从噪声向量生成数据
- 判别器评估数据真实性
- 损失函数反向传播优化模型
- 迭代训练直至达到平衡
🌍 应用领域
- 图像生成（如人脸、艺术品）
- 风格迁移（将一张图片转换为特定艺术风格）
- 数据增强（生成额外训练数据）
- 语音合成与文本生成
📘 扩展阅读
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📌 小贴士：GANs训练需注意梯度消失问题，建议使用Wasserstein GAN等改进版本。