GAN（生成对抗网络）是深度学习中一种强大的模型，它由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。以下是关于 GAN 的入门指南。

1. GAN 介绍

GAN 是一种无监督学习技术，它通过训练生成器生成数据，同时训练判别器区分真实数据和生成数据。这种对抗性的训练方式使得 GAN 能够生成高质量的图像、音频和文本等。

2. GAN 架构

GAN 的基本架构如下：

  • 生成器（Generator）：尝试生成数据以欺骗判别器。
  • 判别器（Discriminator）：判断输入数据是真实数据还是生成数据。

3. GAN 应用

GAN 在许多领域都有应用，包括：

  • 图像生成：生成逼真的图像，如图像修复、风格迁移等。
  • 视频生成：生成连续的视频序列。
  • 文本生成：生成文章、诗歌等文本内容。

4. GAN 实践

想要了解 GAN 的实践，可以参考本站的 GAN 实践教程。

5. 图片示例

以下是一个 GAN 生成的图像示例：

AI artwork example

6. 总结

GAN 是一种强大的深度学习技术，它为数据生成和模型训练提供了新的可能性。通过本教程，你应该对 GAN 有了一个基本的了解。希望你能进一步探索 GAN 的更多应用。