什么是GAN？
生成对抗网络（GAN）是一种通过对抗训练生成逼真图像的深度学习技术。它包含两个核心部分：
- 生成器：学习从随机噪声生成图像
- 判别器：判断图像是否为真实数据
GAN的典型应用场景
- 图像合成：如人脸生成、艺术创作
- 风格迁移：将一幅画的风格应用到另一幅图像上
- 数据增强：生成额外训练数据用于模型训练
推荐学习路径
- 入门教程：GAN基础原理
- 实战代码：Python实现图像生成
- 高级技巧：条件GAN与图像编辑
实践建议
- 使用TensorFlow/Keras或PyTorch框架
- 从简单数据集（如MNIST）开始训练
- 注意调整学习率和网络结构参数