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【深入了解pytorch】PyTorch生成对抗网络（GAN）详解

【深入了解pytorch】PyTorch生成对抗网络（GAN）详解

  • PyTorch生成对抗网络（GAN）详解
    • 引言
    • GAN的基本原理
    • 生成器和判别器的训练过程
      • 1. 生成器的训练过程
      • 2. 判别器的训练过程
    • 在PyTorch中实现GAN
  • 总结

PyTorch生成对抗网络（GAN）详解

引言

生成对抗网络（GAN）是深度学习领域中一种强大的生成模型，由伊恩·古德费洛等人于2014年首次提出。GAN的独特之处在于其采用了对抗性的训练方式，包括生成器和判别器两个部分，它们相互竞争，推动模型不断学习和提高。本文将详细介绍GAN的基本原理、生成器和判别器的训练过程，以及如何使用PyTorch实现一个简单的GAN模型。

GAN的基本原理

GAN由两个主要组件构成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责从随机噪声中生成与真实数据类似的假样本，而判别器则负责区分真实样本和生成器生成的假样本。两

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