GAN 机制教程

生成对抗网络（GAN）是一种强大的机器学习模型，广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。以下是对GAN机制的简要介绍。

什么是GAN？

GAN由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成尽可能真实的样本，而判别器的任务是判断样本是真实还是生成。

GAN的工作原理

1. 判别器学习区分真实样本和生成样本。
2. 生成器学习生成尽可能真实的样本，以欺骗判别器。
3. 两个网络在训练过程中不断对抗，最终达到一个动态平衡。

GAN的应用

• 图像生成：生成逼真的图像，如图像修复、风格迁移等。
• 数据增强：通过生成更多样化的数据来提高模型的泛化能力。
• 视频生成：生成连续的视频序列。

实践指南

要深入了解GAN，你可以访问本站的 GAN实践教程。

图片示例

生成器生成的图像

判别器判断图像

希望这篇教程能帮助你更好地理解GAN机制。如果你有任何疑问，欢迎在评论区留言。