深度学习入门：GAN教程 🧠

什么是GAN？

生成对抗网络（GAN）是一种通过对抗训练生成逼真数据的深度学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，常用于图像生成、风格迁移等领域。

学习路径推荐

1. 基础概念

   • 了解生成器与判别器的博弈机制
   • 熟悉损失函数与优化策略
   • 研究经典论文《Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks》
     👉 深入理解GAN原理

2. 实践案例

   • 使用TensorFlow/PyTorch实现简单GAN模型
   • 尝试生成手写数字或艺术风格图像
   • 探索CycleGAN、StyleGAN等变体
     👉 GAN实战项目

3. 进阶方向

   • 学习条件GAN（cGAN）与图像增强技术
   • 研究GAN在视频生成、3D建模中的应用
   • 关注最新论文：arXiv:2304.03505
     👉 深度学习进阶：Advanced GAN

扩展阅读

• GAN可视化工具推荐
• 深度学习框架对比
• 生成对抗网络的挑战与解决方案

📌 小贴士：学习GAN时建议从简单任务入手，逐步提升复杂度！