生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种深度学习模型，由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成数据，而判别器负责判断生成数据是否真实。以下是关于 GAN 的简要介绍：

GAN 的工作原理

  1. 初始化：生成器和判别器都是随机初始化的神经网络。
  2. 对抗训练：生成器尝试生成与真实数据尽可能相似的数据，而判别器则试图区分真实数据和生成数据。
  3. 迭代：重复上述步骤，生成器和判别器逐渐改进，直到判别器几乎无法区分真实数据和生成数据。

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、图像到视频等。
  • 图像修复：修复损坏的图像，如去除图像中的噪声、修复破损的部分等。
  • 风格迁移：将一种图像的风格应用到另一种图像上。
  • 数据增强：生成新的数据样本，用于训练机器学习模型。

相关资源

了解更多关于 GAN 的信息，可以参考以下资源：

GAN 示意图