生成对抗网络（GAN）基础教程 🚀

什么是 GAN？

GAN（生成对抗网络）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习模型。它包含两个核心组件：

• ✅ 生成器（Generator）：学习数据分布，生成逼真样本
• ✅ 判别器（Discriminator）：判断输入数据是真实还是生成的

核心原理

GAN 的训练过程可以简化为一场博弈：

1. 判别器试图最大化对真实/生成数据的区分能力
2. 生成器试图最小化判别器的区分能力
3. 两者通过梯度下降同步优化

实现步骤

1. 构建生成器和判别器的神经网络架构
2. 定义损失函数（如交叉熵损失）
3. 迭代训练：
   • 生成假数据并欺骗判别器
   • 判别器学习区分真实数据
   • 双方不断博弈直到达到平衡

应用场景

• 🧠 数据增强：生成缺失或罕见数据样本
• 🖼️ 图像生成：如人脸、艺术风格合成
• 🧪 趋势预测：通过对抗训练发现数据潜在模式

扩展阅读

想深入了解 GAN 进阶知识？可以访问：

• /ai_ml_tutorials/gan_advanced_tutorial（GAN 高级技巧）
• /ai_ml_tutorials/variational_autoencoder_tutorial（变分自编码器对比）