生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是一类通过对抗训练生成新数据的深度学习模型，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。其核心思想是让生成器（Generator）和判别器（Discriminator）在博弈中达到平衡，从而生成高质量的合成数据。

核心概念

  • 🔁 对抗过程：生成器试图模仿真实数据分布，判别器则努力区分生成数据与真实数据
  • 🧠 神经网络架构：通常包含生成网络（如DCGAN）和判别网络（如PatchGAN）
  • 📈 训练目标：最小化生成器损失，最大化判别器准确率
生成对抗网络

应用领域

  • 🖼️ 图像生成：从随机噪声生成逼真图像（如StyleGAN）
  • 🎨 风格迁移：将一种艺术风格应用到目标图像（如CycleGAN）
  • 🧪 数据增强：生成额外训练数据以提升模型泛化能力
图像生成

经典论文

  1. Goodfellow et al. (2014) - 《Generative Adversarial Networks》
  2. Arjovsky et al. (2017) - 《Wasserstein GAN》
  3. Radford et al. (2015) - 《Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks》
风格迁移

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