生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow及其同事于2014年提出。GAN的主要思想是通过两个相互竞争的神经网络模型——生成器（Generator）和判别器（Discriminator），来达到生成逼真数据的目的。生成器试图生成足以欺骗判别器的数据，而判别器则试图区分真实数据和生成器生成的数据。这一过程是一个不断迭代的博弈，直至生成器生成的数据无法被判别器区分为真实数据。
1. 生成器（Generator）
生成器是GAN的一部分，其任务是学习生成与真实数据相似的数据。生成器将输入噪声数据映射到生成数据的空间。其结构通常是一个由多层神经网络组成的模型。生成器的目标是最小化生成数据与真实数据之间的差异，以欺骗判别器。
2. 判别器（Discriminator）
判别器是GAN的另一部分，其任务是学习区分生成器生成的数据和真实数据。判别器同样是一个多层神经网络，其输出为二进制，表示输入数据是真实数据还是生成数据。判别器的目标是最大化正确分类真实数据和生成数据的概率。
3. 对抗训练过程
GAN的核心在于生成器和判别器之间的对抗训练。整个过程可分为以下几个步骤：
步骤1：初始化
- 随机初始化生成器和判别器的参数。
步骤2：生成器生成数据
- 生成器接收噪声数据作为输入，生成一批模拟数据。
步骤3：判别器评估数据
- 判别器接收一批真实数据和生成器生成的数据，分别进行评估，并输出相应的概率。
步骤4：计算损失
- 根据判别器对真实数据和生成数据的评估，计算生成器和判别器的损失。生成器的损失旨在欺骗判别器，使其将生成数据误认为真实数据；判别器的损失旨在正确分类真实和生成的数据。
步骤5：反向传播与参数更新
- 根据损失，进行反向传播，并更新生成器和判别器的参数。生成器的目标是减小判别器的损失，而判别器的目标是增大其对生成数据的区分能力。
步骤6：重复迭代
- 重复以上步骤，直至生成器生成的数据无法被判别器区分为真实数据。
