详细介绍
GAN（Generative Adversarial Network，生成对抗网络）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成与真实数据相似的假数据，而判别器的任务是区分真实数据和生成器生成的假数据。这两个网络通过对抗训练的方式不断优化，最终生成器能够生成非常逼真的数据。
主要功能
- 图像生成：GAN可以生成高质量的图像，广泛应用于艺术创作、图像修复、图像增强等领域。
- 数据增强：在数据稀缺的情况下，GAN可以生成额外的训练数据，提高模型的泛化能力。
- 风格迁移：GAN可以将一种图像的风格迁移到另一种图像上，例如将照片转换为油画风格。
- 超分辨率重建：GAN可以将低分辨率图像转换为高分辨率图像，提升图像质量。
- 视频生成：GAN还可以用于生成逼真的视频内容，应用于电影制作、游戏开发等领域。