生成对抗网络（GAN）原理教程 🧠

什么是 GAN？

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习框架。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的数据
• 判别器（Discriminator）：学习判断数据是真实还是生成的

核心原理 🔁

GAN 的训练过程遵循「零和博弈」思想：

1. 生成器试图生成与真实数据分布完全一致的样本
2. 判别器试图准确区分真实数据与生成数据
3. 两者不断对抗，最终达到纳什均衡

生成器和判别器的博弈可以类比为「假币制造者 vs 警察」，生成器想骗过警察，警察想识破假币 🕵️‍♂️💸

标准架构 🏗️

典型 GAN 结构包含以下组件：

• 输入噪声向量 (Z)：随机生成的潜在变量
• 生成器网络 (G)：将噪声映射到数据空间
• 判别器网络 (D)：输出数据真实性概率

训练过程 🔄

1. 生成器从噪声生成假数据
2. 判别器同时评估真实数据和假数据
3. 根据损失函数反向传播更新参数
4. 重复迭代直到生成器能产生高质量样本

详细公式推导可参考：GAN数学原理详解

应用场景 🌍

GAN 已被广泛应用于：

• 图像生成（如 DeepFakes）
• 数据增强
• 风格迁移
• 三维重建
• 语音合成

扩展阅读 📚

• GAN 历史发展
• 最新 GAN 研究进展
• GAN 与 VAE 对比

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