生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个热门的领域，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GAN的基础概念和教程。
GAN 简介
GAN由Ian Goodfellow等人于2014年提出，它由两部分组成：
- 生成器（Generator）：试图生成看起来像真实数据的数据。
- 判别器（Discriminator）：试图区分真实数据和生成器生成的数据。
GAN的训练过程可以理解为两个玩家之间的博弈，生成器试图欺骗判别器，而判别器则试图识别出假数据。
基础概念
- 损失函数：GAN的损失函数通常由判别器的损失和生成器的损失组成。
- 对抗训练：生成器和判别器通过对抗训练来提高性能。
教程资源
以下是一些关于GAN的基础教程资源：
图片示例
GAN架构图
总结
GAN是一个强大的工具，可以用于生成各种类型的数据，如图像、音频和文本。通过学习GAN的基础，你可以开始探索这个有趣的领域。