GAN 深度学习教程

生成对抗网络（GAN）是深度学习领域中一个重要的研究方向，它通过两个神经网络（生成器和判别器）的对抗训练来生成逼真的数据。以下是一个简单的 GAN 深度学习教程，帮助您入门 GAN。

1. GAN 简介

GAN 由 Ian Goodfellow 等人于 2014 年提出，它由一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）组成。生成器的目标是生成尽可能逼真的数据，而判别器的目标是区分真实数据和生成数据。

2. GAN 工作原理

1. 初始化生成器和判别器。
2. 判别器对真实数据和生成数据进行训练。
3. 生成器生成数据，判别器进行判断。
4. 根据判别器的反馈，生成器调整参数以生成更逼真的数据。
5. 重复步骤 2-4，直到生成器生成的数据足够逼真。

3. GAN 应用

GAN 在图像生成、视频生成、语音合成等领域有着广泛的应用。

4. 实践案例

以下是一个简单的 GAN 案例链接，您可以参考学习：GAN 实践案例

5. 相关资源

• TensorFlow 官方文档 - GAN
• GAN 论文 - Goodfellow et al.

GAN 网络结构图