生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是机器学习领域的重要技术，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。其核心思想是通过两个神经网络的对抗训练，实现数据生成与逼真度提升。
核心概念 🔍
- 生成器（Generator）：负责从随机噪声中生成新的数据样本，目标是让生成的数据尽可能接近真实数据
- 判别器（Discriminator）：用于判断输入数据是来自真实样本还是生成器的伪造样本
- 对抗过程：生成器与判别器的博弈过程，最终达到纳什均衡状态
应用场景 🎨
- 图像生成
- 数据增强
- 风格迁移
扩展阅读 📚
通过不断优化生成器和判别器的交互，GAN能够创造出令人惊叹的合成数据，其潜力仍在持续扩展中。🌱