🚀 生成对抗网络（GAN）教程

简介

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是深度学习中用于生成新数据的前沿技术。通过生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的博弈过程，GAN能够学习数据分布并生成逼真的样本。

核心概念

• 生成器：负责生成与真实数据相似的假数据，目标是让判别器无法分辨
• 判别器：判断输入数据是真实还是生成的，目标是提高辨别准确性
• 损失函数：通过最小化生成器损失和最大化判别器损失实现训练平衡

应用领域

GAN被广泛应用于以下场景：

1. 图像生成：如人脸、艺术作品合成
2. 数据增强：生成额外训练数据
3. 风格迁移：转换图像风格
4. 视频生成：创建动态内容

实战示例

以下是一个简单的GAN实现框架（使用PyTorch）：

# 生成器代码示例
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            # 网络层定义
        )

    def forward(self, z):
        # 前向传播逻辑
        return self.model(z)

扩展阅读

想深入了解GAN的高级主题？请访问：
/generative_adversarial_networks_tutorial/advanced_topics