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框架。它由两个核心模型组成：

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

核心思想

GAN 通过让生成器和判别器进行零和博弈，最终达到纳什均衡。生成器试图欺骗判别器，而判别器则努力识别伪造数据。这一过程可以用以下公式简化：

min_G max_D V(D, G)

其中 V(D, G) 是判别器与生成器的对抗函数。

应用场景

GAN 在多个领域有广泛应用，例如：

  • 艺术创作（如生成风格化图像）🖼️
  • 数据增强（生成额外训练样本）🧪
  • 视频生成（如从文字生成画面）🎥
  • 医疗影像修复（如填补缺失区域）🏥
Generative_Adversarial_Networks

扩展阅读

想深入了解 GAN 的进阶技术？可以查看： GAN 在图像生成中的具体实现
或探索其在自然语言处理中的应用：
GAN 与 NLP 的结合

GAN_Working_Mechanism