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生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 算法详解与PyTorch实现

1. 生成对抗网络 (GAN) 算法概述

生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）由Ian Goodfellow等人于2014年提出，是一种通过对抗学习生成数据的深度学习模型。GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，两者通过对抗训练共同提升性能。GAN广泛应用于图像生成、图像修复、风格迁移等领域。

1.1 生成器与判别器

• 生成器：生成器试图生成与真实数据相似的假数据。
• 判别器：判别器试图区分真实数据和生成器生成的假数据。

1.2 GAN的优势

• 高质量生成：GAN能够生成高质量的数据，如图像、音频等。
• 灵活性：GAN可以应用于多种任务，如图像生成、图像修复、风格迁移等。