生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）是深度学习中一种强大的生成模型，由Goodfellow等人于2014年提出。其核心思想是通过两个神经网络的博弈来生成高质量的数据。
🧠 核心概念
生成器（Generator）
- 负责从随机噪声中生成逼真的数据（如图像、文本）
- 图片示例：GAN生成器结构图
- 📌 公式：$ G(z) = x $，其中 $ z $ 为噪声输入，$ x $ 为生成输出
判别器（Discriminator）
- 判断输入数据是真实还是生成的
- 图片示例：判别器工作原理图
- 📌 公式：$ D(x) = \text{真实概率} $
对抗训练
- 生成器与判别器通过最小化-最大化博弈优化
- 🔁 过程：生成器试图欺骗判别器，判别器则努力识破
🌐 应用场景
- 图像生成：如StyleGAN可生成高分辨率艺术图像
- 风格迁移：将一张图片的风格转移到另一张图片上
- 数据增强：通过生成额外数据提升模型泛化能力
- 图像修复：自动补全缺失或损坏的图像区域
📘 学习资源
📌 小贴士
- 初学者建议从简单实现入手，如DCGAN
- 常见问题：生成图像模糊？可尝试调整网络深度或训练迭代次数
- 🚀 工具推荐：TensorFlow、PyTorch、Keras