🎉 GAN生成对抗网络教程 🧠
这是关于生成对抗网络（GAN）的详细指南，适合想了解深度学习生成模型的读者。GAN通过对抗训练生成逼真的数据，广泛应用于图像生成、风格迁移等领域。
🧩 GAN核心概念
- 生成器（Generator）：负责从随机噪声生成数据，如图像 🖼️
- 判别器（Discriminator）：判断数据是真实还是生成的，类似“裁判” 👨⚖️
- 对抗训练：生成器和判别器相互博弈，最终达到平衡 🕹️
🎨 典型应用
- 图像生成（如动漫头像、风景画）
- 风格迁移（将照片转为油画风格）
- 数据增强（生成额外训练样本）
- 视频生成（时间序列数据建模）
📚 推荐学习路径
- 入门：深度学习基础教程
- 进阶：GAN实战项目
- 理论：生成对抗网络论文解读
💡 小贴士
GAN训练易出现模式崩溃（Mode Collapse），建议通过改进损失函数或使用WGAN等变体解决 🛠️
更多技术细节可参考GAN进阶指南