生成对抗网络（GAN）入门：用GAN生成文本🧠

什么是GAN？

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习框架。它包含两个主要部分：

• 生成器（Generator）：学习从随机噪声生成逼真的数据
• 判别器（Discriminator）：判断数据是真实还是生成的

🎯 通过不断博弈，两者共同提升生成质量

文本生成的核心流程

1. 输入噪声向量 Z（如正态分布随机数）
2. 生成器生成文本（如故事段落、对话）
3. 判别器进行评估（判断文本真实性）
4. 损失函数优化（最小化生成器损失，最大化判别器准确率）

实现示例

# 简化的文本GAN框架
import tensorflow as tf

class TextGenerator(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(512, activation='relu')
        self.output = tf.keras.layers.Dense(vocab_size, activation='softmax')
    
    def call(self, inputs):
        x = self.dense(inputs)
        return self.output(x)

应用场景

• 创意写作：生成小说情节或诗歌
• 对话系统：创造拟人化聊天机器人
• 数据增强：生成额外的训练数据
• 艺术创作：生成风格化文本作品

扩展阅读

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💡 提示：实际应用中需注意文本生成的伦理问题，确保内容积极健康 ✅