生成对抗网络（GAN）是深度学习领域中一种重要的架构，它通过两个神经网络——生成器和判别器——之间的对抗性训练来生成逼真的数据。以下是一些关于GAN的基础知识和应用。

GAN的基本概念

  • 生成器（Generator）：生成器试图生成与真实数据分布相似的样本。
  • 判别器（Discriminator）：判别器试图区分生成器生成的样本和真实样本。

GAN的应用

  • 图像生成：GAN可以生成逼真的图像，如图像风格转换、人脸生成等。
  • 数据增强：GAN可以用于数据增强，提高模型的泛化能力。

相关资源

更多关于GAN的深入内容，您可以参考以下资源：

GAN架构图