生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个有趣且强大的概念。下面我们将简要介绍 GAN 的工作原理和一些常用的 GAN 模型。

GAN 工作原理

GAN 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成看起来像真实数据的假数据，而判别器的目标是区分真实数据和生成数据。

  1. 判别器首先看到真实数据，学习真实数据的特征。
  2. 生成器生成假数据，判别器对其进行判断。
  3. 通过反向传播算法，调整生成器的参数，使得判别器越来越难以区分真实数据和假数据。

常用 GAN 模型

  1. DCGAN (Deep Convolutional GAN): 使用卷积神经网络（CNN）作为生成器和判别器，是 GAN 领域的里程碑之一。
  2. WGAN (Wasserstein GAN): 使用 Wasserstein 距离代替传统的交叉熵损失，解决了传统 GAN 中梯度爆炸和模式崩溃的问题。
  3. CycleGAN: 可以将一种图像风格转换成另一种风格，例如将马转换为猫。

扩展阅读

更多关于 GAN 的内容，您可以参考以下教程：

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下面是 GAN 生成的图像示例：

GAN_image