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方法。它由两个核心组件构成：
- 生成器（Generator）：尝试生成逼真的数据（如图像），模仿真实分布。
- 判别器（Discriminator）：判断数据是真实还是生成的，扮演“评委”角色。
工作原理 🔄
GAN通过以下流程实现生成：
- 生成器从随机噪声中生成数据样本
- 判别器评估样本的真实性
- 两者通过对抗学习不断优化：
- 生成器试图骗过判别器
- 判别器努力识别伪造样本
- 最终达到纳什均衡状态，生成器能产出高质量数据
典型应用 📈
- 图像生成：创作艺术作品、虚拟角色等
- 数据增强：扩充训练数据集
- 风格迁移：将一种艺术风格应用到其他作品上
拓展学习 📚
想深入了解相关概念？可以参考：
GAN的发明者Ian Goodfellow曾说："对抗网络是机器学习领域最具革命性的想法之一。" 了解更多前沿动态，请访问AI技术社区。