生成对抗网络（GAN）是一种深度学习技术，通过生成器与判别器的博弈实现数据生成与风格迁移。以下是核心概念解析：
基本原理
- 生成器：学习从随机噪声生成逼真数据（如图像）
- 判别器：判断输入数据是真实还是生成的
- 训练目标：使生成器生成的数据与真实数据分布一致
应用场景
- 图像生成（如艺术创作、数据增强）
- 风格迁移（如将照片转换为油画风格）
- 语音合成与视频生成
如需深入了解 GAN 的实现细节，可参考：GAN_入门指南
📌 提示：实验 GAN 时需注意平衡生成器与判别器的训练强度，避免模式崩溃问题。