GAN 简介

生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，由 Ian Goodfellow 等人于2014年提出。GAN 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成数据，而判别器则负责判断生成的数据是否真实。

GAN 的工作原理

  1. 生成器：生成器试图生成尽可能逼真的数据。
  2. 判别器：判别器试图区分真实数据和生成器生成的数据。
  3. 对抗训练：生成器和判别器不断进行对抗训练，生成器的目标是欺骗判别器，而判别器的目标是准确区分数据。

GAN 的应用

GAN 在很多领域都有广泛的应用，包括：

  • 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：生成逼真的视频序列。
  • 音频生成：生成逼真的音频，如图像到音频的转换。
  • 文本生成：生成逼真的文本，如图像描述生成等。

学习资源

如果您想了解更多关于 GAN 的知识，可以参考以下资源：

GAN 概念图