GAN（生成对抗网络）是深度学习领域中一种重要的模型，广泛应用于图像生成、数据增强等领域。本文将简要介绍GAN的基本原理和应用。
GAN工作原理
GAN由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。
- 生成器：生成与真实数据分布相似的样本。
- 判别器：判断输入的数据是真实样本还是生成器生成的样本。
GAN训练过程
- 初始化生成器和判别器。
- 判别器尝试区分真实样本和生成样本。
- 生成器尝试生成更逼真的样本以欺骗判别器。
- 重复步骤2和3，直到生成器和判别器都达到一定的性能。
GAN应用
- 图像生成：生成逼真的图像、视频等。
- 数据增强：用于训练机器学习模型，提高模型的泛化能力。
- 图像修复：修复损坏的图像或视频。
GAN架构图
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