生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一种重要技术，它通过两个神经网络（生成器和判别器）之间的对抗训练来生成高质量的图像。以下是一些关于 GAN 的基础知识和应用。

GAN 基础

GAN 由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出，它由两个神经网络组成：

  • 生成器（Generator）：尝试生成逼真的数据。
  • 判别器（Discriminator）：判断数据是真实还是生成。

GAN 结构

GAN 应用

GAN 在许多领域都有应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 图像生成：生成逼真的图像，如图像到图像翻译、风格迁移等。
  • 视频生成：生成逼真的视频，如图像到视频转换等。
  • 数据增强：通过生成新的数据来增强训练集。

图像生成应用

学习资源

想要了解更多关于 GAN 的知识，可以参考以下资源：

希望这些信息能帮助您更好地了解 GAN！