生成对抗网络（GAN）简介

生成对抗网络（GAN）是深度学习领域中一种革命性的技术，它通过两个神经网络——生成器和判别器——的对抗训练来生成数据。下面将简要介绍GAN的基本概念和原理。

GAN的工作原理

GAN由两部分组成：

• 生成器（Generator）：试图生成与真实数据分布相似的样本。
• 判别器（Discriminator）：判断给定的样本是真实数据还是生成器生成的。

训练过程中，生成器和判别器不断对抗，生成器努力生成更逼真的样本，而判别器则不断提高识别能力。

GAN的应用

GAN在许多领域都有广泛的应用，例如：

• 图像生成：生成逼真的图像、视频或动画。
• 数据增强：通过生成新的数据样本来增强训练数据集。
• 风格迁移：将一种图像的风格应用到另一种图像上。

GAN示意图

扩展阅读

想了解更多关于GAN的知识，可以访问以下链接：

• GAN基础知识

希望以上内容对您有所帮助！