🧠 生成对抗网络（GAN）教程合集

🎯 什么是GAN？

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是由Ian Goodfellow等人提出的深度学习框架，通过生成器（Generator）与判别器（Discriminator）的博弈过程，实现数据生成与逼真度提升。

📚 学习路径推荐

1. 入门基础

   • 了解概率分布与生成模型概念
   • 掌握神经网络基本结构（全连接/卷积网络）
   • 学习损失函数与优化算法（如SGD、Adam）
   

2. 经典模型解析

   • 原始GAN（Goodfellow et al., 2014）
   • 洗牌GAN（CycleGAN）与风格迁移
   • 条件GAN（CGAN）与图像增强技术
   

3. 实战应用案例

   • 图像生成：MNIST手写数字/人脸生成
   • 艺术创作：风格迁移与图像修复
   • 数据增强：合成对抗样本提升模型鲁棒性
   

🧪 推荐扩展阅读

• GAN进阶教程：从理论到代码实现
• 深度学习实战：使用PyTorch构建GAN
• GAN论文精读：Goodfellow原版论文解析

⚠️ 注意事项

• 实验中需注意模式崩溃（Mode Collapse）问题
• 推荐使用GPU加速训练过程
• 可尝试StyleGAN等变体模型提升效果