6.1 生成对抗网络 (GAN)：原理、训练挑战与变体

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6.1 生成对抗网络 (GAN)：原理、训练挑战与变体 6.1 生成对抗网络 (GAN)：原理、训练挑战与变体生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GANs) 是一种强大的生成模型，由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出。GANs 通过对抗训练的方式，使生成器能够生成逼真的数据，其应用范围涵盖图像生成、文本生成、音频生成等领域。本节将深入探讨 GANs 的原理、训练挑战以及各种重要的变体。 6.1.1 GANs 的基本原理 GANs 的核心思想是“对抗”。它包含两个主要的神经网络：生成器 (Generator, G): 生成器的目标是从随机噪声（通常是高斯噪声或其他分布）中学习生成与真实数据相似的数据。