生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，用于生成数据。本教程将简要介绍 GAN 的基本原理和应用。

基本概念

GAN 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。

  • 生成器：试图生成与真实数据分布相似的样本。
  • 判别器：判断输入数据是来自真实数据集还是生成器生成的。

工作原理

  1. 判别器训练：首先训练判别器，使其能够准确地区分真实数据和生成数据。
  2. 生成器训练：在判别器有一定能力后，开始训练生成器，使其生成的数据越来越难以被判别器区分。

应用

GAN 在许多领域都有应用，例如：

  • 图像生成：生成逼真的图像。
  • 数据增强：通过生成新的数据来扩充训练集。
  • 视频生成：生成新的视频片段。

扩展阅读

想要了解更多关于 GAN 的知识，可以阅读以下文章：

GAN 结构