GAN 深度学习教程

生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一种重要技术，它通过两个神经网络（生成器和判别器）之间的对抗训练来生成数据。以下是一个简单的GAN教程，帮助您入门。

1. GAN 简介

GAN的全称是Generative Adversarial Network，即生成对抗网络。它由Ian Goodfellow等人在2014年提出，是一种通过两个神经网络（生成器和判别器）相互对抗来生成数据的深度学习模型。

2. GAN 工作原理

GAN由两个神经网络组成：生成器和判别器。

• 生成器（Generator）：负责生成与真实数据分布相似的假数据。
• 判别器（Discriminator）：负责判断输入数据是真实数据还是生成器生成的假数据。

在训练过程中，生成器不断生成假数据，判别器不断学习区分真实数据和假数据。最终，生成器生成的假数据会越来越接近真实数据。

3. GAN 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，如图像风格转换、图像修复等。
• 视频生成：生成逼真的视频，如图像序列生成等。
• 自然语言处理：生成文本、对话等。

4. 本站推荐

如果您想了解更多关于GAN的知识，可以阅读以下文章：

• GAN 基础教程

5. 图片展示

GAN 网络结构图