什么是生成对抗网络（GAN）？🤔

生成对抗网络（GAN）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分组成。以下是核心要点：

⭐ 基本概念

• GAN 的核心思想是让两个神经网络相互博弈：
  • 生成器：尝试生成与真实数据相似的假数据（如图片、文本）
  • 判别器：尝试区分真实数据与生成器的假数据
• 两者的目标是零和博弈，最终达到数据分布的平衡状态 🎯

🧠 工作原理

1. 生成器从随机噪声中生成数据（如 <center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/随机噪声/" alt="随机噪声"/></center>）
2. 判别器评估数据的真实性（如 <center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/判别器/" alt="判别器"/></center>）
3. 通过梯度下降优化模型参数，逐步提升生成质量 🔁

🚀 典型应用

• 图像生成：如风格迁移、人脸合成（<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/图像生成/" alt="图像生成"/></center>）
• 数据增强：生成额外训练数据以提升模型泛化能力
• 艺术创作：生成原创艺术作品或设计（<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/艺术创作/" alt="艺术创作"/></center>）

📘 扩展阅读

• 深入理解 GAN 的数学原理：GAN_原理
• 实战案例：GAN_应用

GAN 技术仍在快速发展中，建议结合最新论文和实践探索更深入的知识 📚✨