GANs（生成对抗网络）

生成对抗网络（GANs）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow于2014年提出。其核心思想是通过生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗过程，让模型生成高质量的合成数据。

🧠 核心组件

1. 生成器

   • 负责生成逼真的数据（如图像、文本）
   • 常用技术：深度卷积网络（CNN）、循环神经网络（RNN）
   • 📌 示例：图像生成_示例

2. 判别器

   • 任务是区分真实数据与生成数据
   • 通过损失函数优化模型性能
   • 📌 示例：判别器_工作原理

3. 训练过程

   • 生成器与判别器交替训练，形成博弈关系
   • 最终目标：生成器生成的数据无法被判别器区分
   • 📌 深入学习：GANs_训练详解

🎨 典型应用

• 图像生成：创建艺术作品或虚拟数据（如图像生成_示例）
• 数据增强：扩充训练数据集，提升模型泛化能力
• 风格迁移：将一种艺术风格应用到其他图像上
• 视频生成：合成动态内容（如视频生成_示例）

⚠️ 注意事项

• 需要平衡生成器和判别器的训练强度
• 可能出现训练不稳定（mode collapse）问题
• 📌 进阶阅读：GANs_挑战与解决方案

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