🎉 生成对抗网络（GAN）基础教程 🧠

什么是 GAN？

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习框架。它包含两个核心模型：

• 生成器（Generator）：学习从随机噪声生成逼真的数据
• 判别器（Discriminator）：判断数据是真实还是生成的

📌 了解 GAN 的数学原理请访问 /ai_tutorials/gan_tutorial

GAN 核心流程 🔄

1. 输入噪声：生成器接收随机噪声向量（如正态分布）
2. 生成图像：通过神经网络生成假数据（如图像、文本）
3. 判别训练：判别器评估生成数据与真实数据的相似度
4. 对抗优化：通过梯度下降同时优化两个模型

典型应用场景 🚀

• 🖼️ 图像生成（如人脸、艺术创作）
• 📊 数据增强（合成训练数据）
• 🧪 无监督学习（无需标注数据）
• 🤖 风格迁移（将一种风格应用到另一数据）

拓展学习 🔑

• 深度学习入门：掌握 GAN 的数学基础
• 实战案例解析：动手实现 GAN 模型
• 生成对抗网络进阶：探索 GAN 的变体与优化技巧