生成对抗网络（GAN）学习资源指南 🧠🖼️

什么是GAN？

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习方法。它包含两个核心网络：生成器（Generator）和判别器（Discriminator），二者博弈过程可形象化为“假币制造者 vs 警察”的经典比喻。

推荐学习资源

📘 基础理论

1. 《生成对抗网络：从理论到实践》 - 本站详细教程
   点击进入教程
2. Ian Goodfellow 原始论文《Generative Adversarial Networks》
   论文链接（英文）

🧰 工具与框架

• TensorFlow GAN库：官方实现示例
  GitHub地址
• PyTorch官方教程：包含从零实现GAN的步骤
  教程链接

🎨 应用案例

1. 图像生成：如StyleGAN2的面部合成
2. 风格迁移：使用CycleGAN进行艺术创作
   查看更多案例

学习建议

1. 从简单生成模型（如DCGAN）入手实践
2. 关注对抗训练技巧和损失函数设计
3. 探索条件GAN（cGAN）和图像到图像翻译等进阶方向
4. 参与Kaggle竞赛提升实战能力

💡 小贴士：建议搭配深度学习基础课程同步学习，效果更佳！