生成对抗网络（GAN）教程 🧠🎨

什么是 GAN？

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）是由 Ian Goodfellow 在 2014 年提出的深度学习框架，通过生成器（Generator）与判别器（Discriminator）的博弈过程，实现数据生成与真实性判断。

核心概念解析

生成器

负责从随机噪声中生成逼真的数据（如图片），其目标是让判别器无法分辨生成数据与真实数据。

判别器

用于判断输入数据是真实样本还是生成器生成的假样本，其目标是提高对真实数据的识别能力。

训练过程

1. 初始化：随机生成噪声输入给生成器，生成初始假数据
2. 判别器训练：对比真实数据与生成数据，优化判别能力
3. 生成器训练：根据判别器反馈，调整生成策略
4. 迭代收敛：双方不断博弈直至达到平衡状态

典型应用场景

• 图像生成：如人脸合成、艺术创作
• 数据增强：生成额外训练样本
• 风格迁移：将一种风格转移到目标图像
• 图像修复：填补图像中的缺失区域

扩展阅读

想深入了解 GAN 的进阶技术？可以查看我们的变分自编码器教程来对比不同生成模型的差异。