生成对抗网络（GAN）是深度学习中一种重要的模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。GAN的核心思想是让生成器生成的数据尽可能接近真实数据，而判别器则要尽可能区分真实数据和生成器生成的数据。
GAN的基本结构
- 生成器：接收随机噪声作为输入，生成与真实数据分布相近的数据。
- 判别器：接收真实数据和生成器生成的数据，判断数据是真实还是生成。
GAN的工作原理
GAN通过以下步骤进行训练：
- 判别器首先被训练以区分真实数据和生成数据。
- 生成器开始生成数据，并尝试欺骗判别器。
- 重复上述步骤，直到生成器生成足够接近真实数据的数据。
GAN的应用
GAN在许多领域都有应用，例如：
- 图像生成：生成逼真的图像，如图像到图像的转换、风格迁移等。
- 视频生成：生成连续的视频帧。
- 文本生成：生成逼真的文本，如图像描述、故事创作等。
图片示例
GAN生成图像
更多关于GAN的深入内容，可以参考深度学习生成对抗网络教程。