生成对抗网络 (Generative Adversarial Network)

1. 背景介绍

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是一种用于生成新数据的深度学习架构。由Ian Goodfellow在2014年首次提出，它包含两个相互竞争的神经网络，即生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器通过训练学习生成逼真的新数据，而判别器则努力识别真实数据与生成数据之间的差异。这种相互作用不断进行，直到生成器能够生成非常逼真的数据，判别器无法区分真实与生成数据。

GANs已经广泛应用于图像生成、视频生成、音乐生成、自然语言生成等多个领域，极大地推动了深度学习和人工智能技术的发展。它不仅在图像生成领域取得了突破性进展，还在自然语言处理、音频生成等交叉领域展现出强大的潜力。

2. 核心概念与联系

2.1 核心概念概述

GANs的主要组成部分包括：

• 生成器（Generator）：负责生成逼真的新数据。通常是一个神经网络，能够将一个随机噪声向量映射到一个新的数据点，如图像、视频、文本等。
• 判别器（Discriminator）：负责区分真实数据和生成数据。通常也是一个神经网络，能够输