GAN（Generative Adversarial Networks）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习框架。其核心思想是让两个神经网络相互竞争，最终达到生成高质量数据的目的。
🌟 基本组成
生成器（Generator）
负责从随机噪声中生成逼真的数据，如图像、文本等判别器（Discriminator）
用于判断输入数据是真实样本还是生成器的伪造品
📈 训练过程
- 生成器生成假数据
- 判别器尝试区分真假
- 通过对抗反馈优化模型
- 重复迭代直到生成器能骗过判别器
🎨 应用场景
- 图像生成：如动漫人脸、艺术风格创作
- 数据增强：生成缺失数据样本
- 超分辨率重建：提升图像清晰度
- 语音合成：生成自然语音波形
🧑🏫 拓展学习
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