GAN 基础知识

生成对抗网络（GAN）是一种强大的机器学习模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。以下是关于 GAN 的基础知识：

1. GAN 工作原理

GAN 通过两个神经网络进行对抗训练：

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

2. 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、图像超分辨率等。
• 图像编辑：对图像进行编辑，如图像去噪、图像风格转换等。
• 数据增强：通过生成新的数据样本来增强训练数据集。

3. GAN 的挑战

GAN 存在一些挑战，例如：

• 模式崩溃：生成器生成的样本缺乏多样性。
• 训练不稳定：GAN 的训练过程可能非常不稳定。

4. 学习资源

如果您想了解更多关于 GAN 的知识，可以参考以下资源：

• GAN 简介

GAN 模型架构