生成对抗网络（GAN）是近年来深度学习领域的一个重要突破。本文将为您介绍 GAN 的基本概念、原理和应用。
基本概念
GAN 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成与真实数据分布相似的样本，而判别器的任务是判断输入数据是真实样本还是生成器生成的样本。
工作原理
- 初始化生成器和判别器。
- 判别器训练：使用真实样本和生成器生成的样本进行训练。
- 生成器训练：使用判别器生成的标签进行训练。
- 重复步骤 2 和 3，直到生成器生成的样本越来越接近真实数据。
应用
GAN 在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 图像生成：生成逼真的图像、视频等。
- 图像编辑：修改图像中的某些部分，例如去除物体、改变天气等。
- 数据增强：通过生成新的数据来提高模型的泛化能力。
图片示例
GAN 生成图像
扩展阅读
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