生成对抗网络(GAN)是深度学习中一种强大的模型,它由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。以下是关于 GAN 的基础知识:
GAN 的工作原理
GAN 通过以下步骤工作:
- 生成器生成数据:生成器尝试生成与真实数据相似的数据。
- 判别器判断数据真实性:判别器尝试区分生成器生成的数据与真实数据。
- 对抗训练:生成器和判别器相互对抗,生成器不断改进其生成数据的能力,而判别器则不断提高其区分数据真实性的能力。
GAN 的应用
GAN 在多个领域都有应用,例如:
- 图像生成:生成逼真的图像或视频。
- 数据增强:通过生成新的数据来扩充训练集。
- 风格迁移:将一种图像的风格应用到另一种图像上。
学习资源
想要了解更多关于 GAN 的知识,可以访问以下链接:
GAN 图解