生成对抗网络(Generative Adversarial Network)原理与代码实战案例讲解

生成对抗网络(Generative Adversarial Network)原理与代码实战案例讲解

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是由Ian Goodfellow等人在2014年提出的一种新型神经网络架构。GAN的出现为生成模型领域带来了革命性的变化。传统的生成模型在生成高质量图像、文本等方面存在诸多挑战，而GAN通过引入对抗机制，使得生成模型的效果得到了显著提升。

1.2 研究现状

自GAN提出以来，研究者们在其基础上进行了大量的改进和扩展，衍生出了许多变种，如DCGAN、WGAN、CycleGAN等。这些变种在不同的应用场景中展现出了强大的生成能力。GAN的研究现状可以概括为以下几个方面：

1. 模型改进：针对GAN训练不稳定、模式崩溃等问题，提出了多种改进方法。
2. 应用扩展：GAN在图像生成、文本生成、视频生成等多个领域得到了广泛应用。
3. 理论研究