GAN（生成对抗网络）是一种深度学习模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成数据，而判别器则负责判断生成数据是否真实。以下是GAN的基本概念和原理：

GAN的基本概念

  1. 生成器（Generator）：生成器是一个神经网络，它的目标是生成与真实数据分布相似的样本。
  2. 判别器（Discriminator）：判别器也是一个神经网络，它的目标是区分输入数据是真实样本还是生成器生成的样本。
  3. 对抗训练：生成器和判别器相互竞争，生成器试图生成更逼真的样本，而判别器则试图准确地区分样本。

GAN的应用

GAN在许多领域都有广泛的应用，例如：

  • 图像生成：生成逼真的图像，如图像到图像的转换、图像修复等。
  • 视频生成：生成逼真的视频，如图像序列到视频的转换。
  • 文本生成：生成逼真的文本，如图像描述生成、对话生成等。

扩展阅读

GAN结构图