GAN 基础教程

生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个重要的概念，它由生成器和判别器两个神经网络组成。以下是一些关于 GAN 基础的教程内容。

1. GAN 简介

GAN 是一种无监督学习技术，它通过两个神经网络——生成器和判别器——之间的对抗训练来生成数据。生成器试图生成与真实数据尽可能相似的数据，而判别器则试图区分真实数据和生成数据。

2. GAN 工作原理

• 生成器（Generator）：生成器试图生成与真实数据相似的数据。
• 判别器（Discriminator）：判别器试图区分真实数据和生成数据。

3. GAN 应用

GAN 在许多领域都有应用，例如：

• 图像生成
• 图像修复
• 视频生成
• 语音合成

4. 实践指南

以下是一些关于 GAN 的实践指南：

• 如何训练 GAN
• GAN 的常见问题

5. 图片示例

下面是一个 GAN 生成的图像示例：

希望这些内容能帮助您更好地理解 GAN 的基本概念和应用。如果您有更多问题，欢迎访问我们的论坛 深度学习论坛 进行讨论。