什么是GAN？
GAN（Generative Adversarial Networks）是一种通过生成器与判别器对抗训练的深度学习模型。其核心思想是让生成器模仿真实数据分布，同时判别器学习区分真实数据与生成数据，最终达到生成高质量数据的目的。
GAN的核心组件
生成器（Generator）
- 负责从随机噪声中生成数据（如图像、文本等）
- 目标：让生成的数据尽可能接近真实数据
- 📌 示例：生成器可能使用卷积层或全连接层构建
判别器（Discriminator）
- 用于评估生成数据的真实性
- 目标：区分真实数据与生成数据
- 📌 示例：判别器通常采用分类网络结构
对抗训练过程
- 生成器与判别器通过博弈论中的零和游戏进行优化
- 📌 关键公式：最小化生成器损失，最大化判别器准确率
GAN的典型应用场景
- 图像生成：如艺术创作、数据增强
- 文本生成：如对话系统、故事创作
- 视频生成：如动作序列模拟
- 📌 推荐阅读：GAN基础原理
扩展学习资源
- GAN训练技巧与优化方法
- 最新GAN研究论文汇总
- 📌 图片示例：GAN在图像生成中的应用
技术挑战与解决方案
- 模式崩溃：生成器无法捕捉数据多样性
- 解决方案：使用Wasserstein GAN（WGAN）或引入噪声
- 训练不稳定：判别器与生成器的梯度难以平衡
- 解决方案：采用谱归一化（SN）或改进损失函数
- 📌 图片示例：GAN训练过程可视化
📌 提示：点击此处可查看GAN训练过程的动态示意图。