GAN技术在深度学习中的应用详解

什么是GAN？

GAN（生成对抗网络）是深度学习中一种革命性的生成模型，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逼真的数据：

• 生成器（Generator）：尝试从随机噪声中生成类似真实数据的样本
• 判别器（Discriminator）：学习区分真实数据与生成器的输出

工作原理

GAN通过以下流程实现数据生成：

1. 生成器接收随机种子，生成假数据
2. 判别器评估数据的真实性
3. 通过对抗训练优化两个网络：
   • 生成器试图欺骗判别器
   • 判别器试图更准确地识别假数据
4. 最终达到纳什均衡状态

应用场景

GAN已被广泛应用于多个领域：

• 图像生成：如Deepfakes技术
• 艺术创作：生成风格化图像（例如：StyleGAN）
• 数据增强：创建合成训练数据
• 医学影像：生成逼真的人体组织图像

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