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🧠 生成对抗网络（GAN）入门教程

GAN（生成对抗网络）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习模型。它由两个核心部分组成：生成器（Generator） 和 判别器（Discriminator）。

🧩 核心概念

生成器：学习数据分布，生成逼真的样本（如图片、文本）。
判别器：判断输入数据是真实还是生成的，提升生成质量。
对抗过程：生成器试图欺骗判别器，而判别器努力识别伪造，形成动态平衡。

📈 工作原理

生成器从随机噪声生成数据（如 img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/GAN_Structure/"）
判别器评估生成数据与真实数据的相似性（如 img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/Discriminator_Function/"）
通过梯度下降优化双方网络参数

🎯 应用场景

图像生成（如动漫头像、艺术创作）
数据增强（生成合成数据扩充训练集）
风格迁移（将一种风格转换为另一种）

📌 扩展学习：

深入了解 GAN 的不同变体，可访问 GAN 类型详解
实践项目：尝试使用 PyTorch 实现 GAN

⚠️ 注意：GAN 训练需谨慎调整超参数，否则可能出现模式崩溃或收敛困难。

💡 建议从简单模型（如 DCGAN）开始，逐步探索更复杂的架构（如 StyleGAN）。

生成对抗网络示意图