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模型。其核心思想是让两个神经网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）——相互竞争，最终达到生成高质量数据的目的。

GAN 的工作原理

  1. 生成器的任务是学习数据分布，生成逼真的样本（如图像、文本）。
  2. 判别器的任务是区分生成样本与真实数据。
  3. 两者通过博弈过程不断优化：生成器试图欺骗判别器，判别器则努力提升辨别能力。

GAN 的应用场景

  • 🎨 图像生成：如人脸、艺术画作的创作
  • 🎓 数据增强：为有限数据集生成更多训练样本
  • 🧠 风格迁移：将一种风格应用到另一张图像上
  • 📊 科学研究：模拟复杂自然现象或物理过程
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