生成对抗网络（GAN）教程

GAN（生成对抗网络）是一种深度学习技术，通过生成器与判别器的博弈来生成高质量数据。🎨🤖
以下是核心内容概览：

基本原理

• 生成器：学习从随机噪声生成逼真样本（如图片）
• 判别器：判断输入数据是真实还是生成的
• 两者通过对抗训练不断优化，最终达到纳什均衡

典型应用

1. 图像生成
2. 风格迁移
3. 数据增强

学习路径推荐

• 基础：GAN入门指南
• 进阶：高级GAN技术
• 案例：GAN在艺术创作中的应用

扩展阅读

了解生成对抗网络的数学基础