深度学习之GAN生成对抗网络
2024-08-27 21:17:28 2 举报
深度学习之GAN生成对抗网络是一种强大的深度学习技术,它由两个子网络组成:一个是生成器(Generator),另一个是判别器(Discriminator)。生成器负责生成假数据,而判别器的任务是区分真实数据和生成器产生的假数据。这两个网络相互竞争,生成器努力产生更真实的数据欺骗判别器,而判别器则不断提高其识别能力。通过这种对抗训练,生成器能够学习到真实的数据分布,从而生成高质量的数据样本。这种技术在图像生成、数据增强、域适应等方面有着广泛的应用。
作者其他创作
大纲/内容
隐空间
G(z)
x
生成器Generator
真实样本x
真/假?
判别器Discriminator
随机噪声
GAN 生成对抗网络
微调训练
生成假样本
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