生成对抗网络（GAN）是一种通过博弈论思想训练的深度学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分组成。以下是核心概念解析：
1. 核心架构
- 生成器：从随机噪声生成逼真数据（如图像）
- 判别器：判断数据是真实还是生成的
- 两者通过零和博弈共同优化：
2. 训练过程
- 生成器尝试生成假数据
- 判别器区分真假数据
- 通过反向传播调整参数
- 最终达到纳什均衡状态
3. 应用场景
- 艺术创作（如风格迁移）
- 数据增强（生成合成数据）
- 人脸识别（生成对抗样本）
- 更多实战案例请查看 /ai_tutorials/gan_applications
4. 技术延伸
- 常见变体：StyleGAN、CycleGAN、GANs在NLP中的应用
- 关键技术点：损失函数设计、梯度反转、模式崩溃解决方案
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