🧠 生成对抗网络（GAN）入门教程

生成对抗网络（GAN）是深度学习领域革命性的技术，通过生成器和判别器的博弈实现数据生成与重构。以下为你拆解核心知识点👇

基本概念

GAN由两个神经网络构成：

• 生成器（Generator）：学习数据分布，生成逼真样本
• 判别器（Discriminator）：判断输入样本是真实还是生成

通过对抗训练，两者不断博弈达到纳什均衡，最终生成器能创造高质量数据

核心工作原理

1. 生成器从随机噪声生成假数据
2. 判别器评估数据真实性
3. 通过梯度下降优化网络参数
4. 双方共同提升模型能力

应用场景

• 🖼️ 图像生成：创建全新图片（如动漫角色、艺术作品）
• 🎨 风格迁移：将一种艺术风格转移到目标图像
• 🔍 数据增强：生成额外训练数据提升模型泛化能力
• 🧩 图像修复：自动补全破损图像细节

学习路径推荐

建议按以下顺序深入学习：

1. 先掌握基础神经网络原理
2. 学习概率生成模型（如VAE）
3. 深入理解GAN的数学推导
4. 实践不同类型的GAN（DCGAN, StyleGAN等）

可前往 GAN进阶教程 获取更多实战案例。