生成对抗网络（GAN）是深度学习领域中一种强大的模型，广泛应用于图像生成、风格迁移、数据增强等领域。以下是一些关于 GAN 的深度学习教程，帮助您更好地理解和应用 GAN。

教程列表

GAN 基础概念

GAN 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成与真实数据分布相似的样本，而判别器的任务是判断输入数据是来自真实数据集还是生成器生成的数据。

graph LR
A[生成器] --> B{判别器}
B --> C{判断}
C -- 真实数据 --> D[训练]
C -- 生成数据 --> E[训练]

GAN 模型结构

GAN 的基本结构如下：

  • 生成器：通常采用卷积神经网络（CNN）结构，负责生成数据。
  • 判别器：同样采用 CNN 结构，负责判断输入数据是真实数据还是生成数据。
graph LR
A[输入数据] --> B{生成器}
B --> C{生成数据}
C --> D{判别器}
D --> E{判断}

GAN 应用实例

GAN 在实际应用中有着广泛的应用，以下是一些例子：

  • 图像生成：生成逼真的图像，如人脸、风景等。
  • 风格迁移：将一种风格应用到另一张图像上，如将梵高的风格应用到照片上。
  • 数据增强：通过生成新的数据来扩充训练集，提高模型的泛化能力。

GAN 应用实例

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