生成对抗网络（GAN）是如何运作的？
💡
原文英文，约300词，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
生成对抗网络（GAN）是Ian Goodfellow于2014年提出的机器学习框架，由生成器和判别器两个神经网络组成。生成器生成类似真实数据的合成数据，判别器则区分真实与虚假数据。训练中，生成器提升数据真实感，判别器增强识别能力。GAN在艺术生成、深度伪造和数据增强等领域应用广泛，但训练难度较大。理解GAN对学习前沿AI技术至关重要。
🎯
关键要点
- 生成对抗网络（GAN）是Ian Goodfellow于2014年提出的机器学习框架。
- GAN由生成器和判别器两个神经网络组成，二者在博弈中相互竞争。
- 生成器生成类似真实数据的合成数据，判别器则区分真实与虚假数据。
- 训练过程中，生成器提升数据的真实感，判别器增强识别能力。
- GAN在艺术生成、深度伪造、数据增强和医学成像等领域应用广泛。
- GAN在标记数据稀缺的情况下尤为有用，可以合成新样本用于训练其他模型。
- 训练GAN面临挑战，如模式崩溃、非收敛和对超参数的敏感性。
- Wasserstein GAN和StyleGAN等改进提高了稳定性和输出质量。
- 理解GAN的功能对学习前沿AI技术至关重要，成为生成AI和机器学习课程的核心主题。
➡️
