生成对抗网络（GAN）是机器学习中一种令人着迷的生成模型！通过对抗训练的方式，GAN 能够创造出与真实数据几乎无法区分的合成数据。以下是入门指南：

1. GAN 基础概念

GAN 由两个神经网络组成：

  • 生成器（Generator）：从随机噪声生成合成数据（例如图像）
  • 判别器（Discriminator）：判断数据是真实还是生成的

这两个网络会像“对手”一样互相博弈，最终达到纳什均衡 🎮。

GAN_结构图

2. 训练步骤简述

  1. 生成器生成假数据，判别器尝试识别
  2. 判别器反馈结果给生成器
  3. 生成器根据反馈调整参数
  4. 重复训练直到模型收敛

过程中需要平衡两个网络的能力，避免“崩溃”现象 💥。

GAN_训练过程

3. 应用场景

GAN 被广泛应用于：

  • 图像生成（如动漫面孔、艺术创作）
  • 数据增强（合成训练数据）
  • 风格迁移（将一种风格转换到另一张图像）
  • 人脸识别与图像修复

尝试实践一个简单的 GAN 模型，感受生成与对抗的神奇！

GAN_应用示例

4. 扩展学习

想深入了解 GAN 的高级技巧？可以查看我们的 GAN 进阶教程 了解更多内容！