生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一项突破性技术，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。其核心思想是通过生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的博弈过程，使生成器能够生成逼真的数据。

1. GAN的基本概念 📌

  • 生成器：负责从随机噪声中生成数据（如图像），目标是让生成的数据尽可能接近真实数据。
  • 判别器：负责判断输入的数据是真实样本还是生成器生成的假样本。
  • 对抗过程：两者持续博弈，最终达到纳什均衡，生成器生成的数据无法被判别器区分。

2. 核心训练流程 🔄

  1. 生成器从噪声向量生成假数据
    生成器_与_判别器
  2. 判别器评估真假数据
    判别器_训练过程
  3. 通过梯度下降优化参数
    GAN结构图

3. GAN的典型应用 🎨

  • 图像生成：如创建人脸、艺术画作
    图像生成_示例
  • 数据增强：生成额外训练数据
  • 风格迁移：将一种风格应用于其他内容
  • 视频生成：基于GAN的序列建模技术

4. 扩展阅读 🔗

如需深入了解GAN的实际应用，可参考：
/community/tutorials/ai_tutorials/gan_application

📌 注意：GAN训练需注意模式崩溃（Mode Collapse）等挑战，建议结合最新论文与实践案例学习。