生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个热门的话题。本文将带你了解 GAN 的基本概念、原理和应用。

GAN 基本概念

GAN 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成数据，而判别器的任务是判断数据是真实还是生成的。

GAN 工作原理

  1. 初始化生成器和判别器。
  2. 判别器在真实数据和生成数据之间进行学习。
  3. 生成器在判别器的指导下生成数据。
  4. 重复步骤 2 和 3，直到生成器生成的数据足够逼真。

GAN 应用

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。
  • 文本生成：生成逼真的文本，如图像描述生成等。

扩展阅读

想要更深入地了解 GAN，可以阅读以下文章：

GAN 图解