生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种强大的深度学习技术，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。它通过两个神经网络的博弈过程，实现数据生成与逼真度提升。以下是核心概念与应用方向：
🔑 基本原理
生成器（Generator）
- 任务：从随机噪声生成类似真实数据的样本
- 示例：生成逼真的图片、文字或音频
- 📌 图片：
生成对抗网络_架构
判别器（Discriminator）
- 任务：判断输入数据是真实样本还是生成样本
- 核心目标：最大化生成器的欺骗能力
- 📌 图片：
判别器_工作原理
训练过程
- 生成器与判别器交替训练，形成零和博弈
- 最终目标：生成器能生成与真实数据无法区分的样本
📚 应用场景
- 图像生成：如艺术创作、虚拟角色设计
- 数据增强：生成缺失数据以提升模型泛化能力
- 风格迁移：将一种风格转换为另一种风格
- 视频生成：基于文本或图像生成动态内容
🌐 扩展阅读
如需深入学习GAN的实现细节，可参考：
⚠️ 注意事项
- 避免生成低质量或误导性内容
- 实际应用中需结合具体任务调整网络结构
- 训练参数设置对结果影响显著，建议从简单模型开始
📌 图片关键词建议：
GAN_损失函数对抗训练_过程生成器_样本对比
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