生成对抗网络（GAN）简介 🌟

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称 GAN）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习方法。它由两个核心模型构成：

• 生成器（Generator）：学习从随机噪声生成逼真的数据
• 判别器（Discriminator）：判断数据是真实还是生成的

GAN 的核心原理

GAN 通过让生成器和判别器进行零和博弈，最终达到纳什均衡。生成器试图欺骗判别器，而判别器则努力识别伪造数据。这一过程可类比为“艺术创作与鉴赏”的对抗关系 🎨🔍

典型应用领域

1. 图像生成 例如生成人脸、艺术画作等
2. 风格迁移 将一张照片转化为梵高风格的画 🖼️
3. 数据增强
   为训练集生成额外样本，提升模型泛化能力 🔁

学习资源推荐

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扩展知识

GAN 的变体众多，如 CycleGAN、StyleGAN 等，可探索更多应用场景 🌐

通过 GAN，我们不仅能创造艺术，还能推动科学与技术的边界 🚀