生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个非常有用的框架，它通过两个神经网络（生成器和判别器）之间的对抗训练来生成数据。以下是一些关于GAN基础教程的内容。

1. GAN的基本概念

GAN由Ian Goodfellow等人于2014年提出，它由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。

  • 生成器：生成与真实数据分布相似的样本。
  • 判别器：判断样本是真实数据还是生成器生成的数据。

2. GAN的训练过程

GAN的训练过程是一个对抗的过程，生成器和判别器不断进行博弈。

  • 生成器：学习如何生成更加逼真的数据。
  • 判别器：学习如何区分真实数据和生成数据。

3. GAN的应用

GAN在图像生成、视频生成、音频生成等领域有着广泛的应用。

  • 图像生成：生成逼真的图像，如图像修复、图像超分辨率等。
  • 视频生成：生成逼真的视频，如图像到视频的转换等。
  • 音频生成：生成逼真的音频，如图像到音频的转换等。

4. 相关资源

更多关于GAN的内容，您可以访问以下链接：

5. 图片展示

GAN结构图