GAN 简介
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器试图生成看起来像真实数据的数据，而判别器则试图区分真实数据和生成数据。
GAN 工作原理
- 初始化：生成器和判别器都是从随机噪声中生成数据。
- 训练：生成器生成数据，判别器尝试判断数据是真实还是生成的。
- 对抗：生成器不断优化其生成数据，以欺骗判别器；判别器则不断学习以更好地区分真实和生成数据。
- 收敛：当生成器生成的数据足够逼真时，判别器无法区分，GAN 达到收敛。
GAN 的应用
- 图像生成：生成逼真的图像，如图像修复、风格迁移等。
- 视频生成：生成连续的视频帧，用于视频编辑、动画制作等。
- 文本生成：生成文章、对话等文本内容。
扩展阅读
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