生成对抗网络（GAN）是近年来深度学习领域的一项重要突破，它通过两个神经网络（生成器和判别器）的对抗训练，实现了从数据中学习生成逼真图像、音频和文本等复杂数据结构。

GAN的工作原理

GAN由两部分组成：生成器和判别器。

  • 生成器：尝试生成与真实数据相似的数据。
  • 判别器：判断输入数据是真实数据还是生成器生成的数据。

GAN的训练过程可以看作是一场博弈，生成器试图欺骗判别器，而判别器则试图识别出哪些数据是真实的。

GAN的应用

GAN在许多领域都有广泛的应用，以下是一些例子：

  • 图像生成：生成逼真的图像、视频和动画。
  • 图像修复：修复损坏或模糊的图像。
  • 风格迁移：将一幅图像的风格应用到另一幅图像上。
  • 数据增强：在训练神经网络时，通过GAN生成额外的训练数据。

扩展阅读

想要深入了解GAN？以下是一些推荐资源：

GAN架构图