生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，它由两部分组成：生成器和判别器。生成器的目标是生成数据，而判别器的目标是区分生成器生成的数据与真实数据。以下是一些关于 GAN 理论的基础教程内容。

1. GAN 介绍

GAN 的基本思想是让生成器和判别器在一个共同的学习目标下进行对抗。具体来说，生成器的目标是生成尽可能接近真实数据的样本，而判别器的目标是区分这些样本和真实数据。

2. GAN 结构

GAN 的结构通常包含以下部分：

  • 生成器（Generator）：输入随机噪声，输出生成数据。
  • 判别器（Discriminator）：输入数据，输出判断该数据是真实还是生成数据的概率。

3. 训练过程

GAN 的训练过程可以概括为以下步骤：

  1. 初始化生成器和判别器。
  2. 随机生成噪声，通过生成器生成数据。
  3. 判别器对真实数据和生成数据进行分类。
  4. 更新生成器和判别器的参数，使得判别器越来越难以区分真实数据和生成数据，同时生成器生成的数据越来越接近真实数据。

4. GAN 应用

GAN 在许多领域都有应用，如图像生成、视频生成、图像超分辨率、图像修复等。

扩展阅读

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GAN 图解