生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。以下是 GAN 的工作原理：

生成器和判别器

  1. 生成器：生成器负责生成新的数据，这些数据与真实数据尽可能相似。
  2. 判别器：判别器负责判断输入数据是真实数据还是生成器生成的数据。

训练过程

  1. 初始时，生成器生成的数据与真实数据差异较大。
  2. 判别器通过不断学习，逐渐提高识别真实数据的能力。
  3. 生成器不断优化其生成数据，以欺骗判别器。

工作流程

  1. 判别器对真实数据和生成器生成的数据进行判断。
  2. 根据判别器的判断结果，生成器不断调整参数，以生成更接近真实数据的数据。
  3. 重复以上步骤，直至生成器生成的数据与真实数据非常相似。

应用场景

GAN 在许多领域都有应用，例如：

  • 图像生成：生成逼真的图像，如图像修复、图像超分辨率等。
  • 视频生成：生成逼真的视频，如图像到视频的转换等。
  • 音频生成：生成逼真的音频，如图像到音频的转换等。

GAN架构图

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