什么是GAN？
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习方法。它由两个核心模型组成：
- ✅ 生成器（Generator）：学习从随机噪声生成逼真数据
- ✅ 判别器（Discriminator）：判断数据是真实还是生成的
GAN的工作原理
GAN通过以下流程实现数据生成：
- 生成器从噪声向量开始，生成假数据
- 判别器评估数据的真实性
- 两者通过对抗训练不断优化：
- 生成器试图骗过判别器
- 判别器试图更准确地区分数据
- 最终达到纳什均衡状态，生成器能生成高质量数据
GAN的应用场景
GAN已被广泛应用于多个领域：
- 🖼️ 图像生成：如人脸、艺术创作
- 🧬 图像修复：填补图片缺失部分
- 📊 数据增强：生成额外训练样本
- 🎨 风格迁移：将一种艺术风格转移到其他图像
延伸学习
如需深入了解GAN的高级应用，可访问：
- /tutorials/gan-advanced（GAN进阶教程）
- /learn/machine-learning（机器学习基础）