生成对抗网络（GAN）简介 🧠

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习模型。它由两个核心网络组成：

• 生成器（Generator）：学习从随机噪声生成逼真数据
• 判别器（Discriminator）：判断数据是真实还是生成的

这两个网络通过博弈过程不断优化，最终达到生成高质量数据的目标。GAN的核心思想可以用以下公式表示：
$$ \min_G \max_D V(D, G) = \mathbb{E}{\mathbf{x}\sim p{\text{data}}}[\log D(\mathbf{x})] + \mathbb{E}{\mathbf{z}\sim p{\mathbf{z}}}[\log(1 - D(G(\mathbf{z})))] $$

GAN 的应用场景 🌐

1. 图像生成：如创建艺术图像或增强数据集
2. 文本生成：生成逼真的对话或故事
3. 数据增强：通过生成额外数据提升模型性能

GAN 的优势与挑战 ⚖️

✅ 优势：

• 可生成高质量、多样化的数据
• 无需明确的先验知识

⚠️ 挑战：

• 训练不稳定（Mode Collapse 问题）
• 需要大量计算资源

如需进一步了解 GAN 的进阶技术，可访问 /community/tech/nlp/advanced_topics。