生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个重要的研究方向，它通过两个神经网络（生成器和判别器）的对抗训练，实现了从无到有的图像生成。以下是一些关于GAN的基本概念和实用指南。

GAN 基本概念

  • 生成器 (Generator): 负责生成新的数据，试图欺骗判别器，使其认为这些数据是真实的。
  • 判别器 (Discriminator): 负责判断输入数据是真实数据还是生成器生成的数据。

GAN 应用

GAN的应用非常广泛，包括但不限于：

  • 图像生成：可以生成逼真的图像、视频等。
  • 数据增强：通过生成更多样化的数据来帮助模型训练。
  • 图像修复：如老照片修复、图像去噪等。

GAN 示例代码

以下是一个简单的GAN示例代码链接，可以帮助你理解GAN的基本原理和应用。

GAN 示例代码

相关资源

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GAN 图解