生成对抗网络（GAN）是深度学习领域中一个重要的研究方向，它通过两个神经网络（生成器和判别器）的对抗训练来生成逼真的数据。以下是一些关于 GAN 的基本概念和介绍。
GAN 基本概念
GAN 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。
- 生成器：负责生成与真实数据分布相似的样本。
- 判别器：负责判断一个样本是真实样本还是生成器生成的样本。
GAN 工作原理
- 初始化生成器和判别器。
- 判别器训练：使用真实数据和生成器生成的数据来训练判别器。
- 生成器训练：使用判别器来评估生成器的输出，并调整其参数以生成更逼真的样本。
GAN 应用
GAN 在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 图像生成
- 图像修复
- 视频生成
- 自然语言处理
深入学习
如果你想要更深入地了解 GAN，可以阅读以下教程：
GAN 图解
GAN 是一个复杂但非常有趣的主题，希望这篇文章能帮助你入门。