生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是一种由两部分组成的神经网络模型，包括生成器和判别器。生成器旨在生成与真实数据分布相似的样本，而判别器则试图区分生成器和真实数据。以下是关于 GAN 理论的一些基础内容。
1. GAN 的工作原理
GAN 的核心思想是通过两个相互对抗的网络来学习数据的分布。具体来说：
- 生成器（Generator）：它试图生成与真实数据分布相似的样本。
- 判别器（Discriminator）：它试图判断输入的样本是真实数据还是生成器生成的数据。
两个网络交替训练，生成器不断学习如何生成更真实的样本，而判别器则不断学习如何更好地识别真实样本和生成样本。
2. GAN 的优势
- 无需标记数据：GAN 可以在无监督或半监督的情况下学习数据的分布，这使得它在处理大规模数据集时非常有用。
- 生成高质量样本：GAN 可以生成高质量、多样化的样本，例如图像、音频和文本等。
- 应用广泛：GAN 在许多领域都有应用，如图像生成、图像修复、视频生成等。
3. GAN 的局限性
- 训练不稳定：GAN 的训练过程非常敏感，容易陷入局部最优解，导致训练不稳定。
- 模型复杂：GAN 模型的结构相对复杂，参数较多，训练过程需要大量的计算资源。
4. 相关资源
更多关于 GAN 的内容，您可以参考以下资源：
GAN 网络结构图