GAN 理解教程

生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个重要的概念，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。以下是一些理解 GAN 的关键点：

• 生成器：负责生成数据。
• 判别器：负责区分真实数据和生成数据。

GAN 的工作原理

1. 判别器试图将真实数据与生成器生成的数据区分开来。
2. 生成器则试图生成足够逼真的数据来欺骗判别器。

GAN 的应用

GAN 在图像生成、视频处理、语音合成等领域有着广泛的应用。

• 图像生成：可以生成逼真的图片，如图像到图像的转换。
• 视频处理：用于视频超分辨率、视频编辑等。
• 语音合成：可以合成逼真的语音。

学习资源

如果你想要深入了解 GAN，以下是一些推荐的资源：

• GAN 简介
• GAN 源码分析

图片示例

下面是一个 GAN 生成的图像示例：

希望这些信息能帮助你更好地理解 GAN。