AI：生成对抗网络（GAN）

🎨 生成对抗网络（GAN）：原理、应用与实践

🚀 深度学习的奇迹制造机 —— 从假画骗过人眼到生成虚拟世界，GAN 改变了我们看待内容生成的方式。

一、什么是生成对抗网络（GAN）？

生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称 GAN）由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出，是一种通过对抗训练实现数据生成的深度学习模型架构。

GAN 由两个核心组成部分：

• 🧠 生成器（Generator, G）：负责“伪造”数据，目标是以假乱真；
• 👁 判别器（Discriminator, D）：判断输入是真实数据还是生成数据。

它们像警察和伪造者，在持续对抗中彼此提升技能，最终生成器能生成以假乱真的数据。

🎯 工作原理简述

生成器和判别器相互博弈：

1. 生成器从噪声中生成伪造数据；
2. 判别器学习区分真假数据；
3. 双方不断优化，直至达到纳什均衡 —— 判别器无法分辨真假。

其目标函数（以最小最大博弈形式）为：

$$\underset{G}{\min }\underset{D}{\max }V(D,$$