生成对抗网络（GAN）入门教程 🤖

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是深度学习领域的一项重要技术，由Ian Goodfellow于2014年提出。其核心思想是通过两个神经网络的博弈过程，实现数据生成与风格迁移等任务。以下是关键知识点：

1. GAN的基本结构

• 生成器（Generator）：负责从随机噪声中生成逼真的数据（如图像）
• 判别器（Discriminator）：用于判断输入数据是真实样本还是生成器的输出
• 对抗过程：生成器与判别器通过不断博弈优化，最终达到纳什均衡

2. 工作原理

GAN通过以下流程生成数据：

1. 生成器接收随机噪声输入
2. 判别器评估生成数据的真实性
3. 通过反向传播调整网络参数
4. 重复训练直至生成高质量样本

3. 典型应用场景

• 图像生成：如StyleGAN生成逼真人脸
• 风格迁移：将一张图像的风格转移到另一张图像
• 数据增强：通过生成额外训练数据提升模型性能

如需深入了解GAN的进阶知识，可访问GAN高级教程。本教程已涵盖基础概念与实践方法，适合初学者入门。