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生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 算法MNIST图像生成任务及CelebA图像超分辨率任务

news 2026/1/17 5:49:37

生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 算法详解与PyTorch实现

目录

  • 生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 算法详解与PyTorch实现
    • 1. 生成对抗网络 (GAN) 算法概述
      • 1.1 生成器与判别器
      • 1.2 GAN的优势
    • 2. GAN的核心技术
      • 2.1 目标函数
      • 2.2 生成器
      • 2.3 判别器
      • 2.4 训练过程
    • 3. PyTorch实现GAN
      • 3.1 环境准备
      • 3.2 PyTorch实现GAN
    • 4. 案例一：图像生成任务 - MNIST数据集
      • 4.1 数据集介绍
      • 4.2 数据预处理
      • 4.3 模型训练与评估
      • 4.4 运行结果
    • 总结

1. 生成对抗网络 (GAN) 算法概述

生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）由Ian Goodfellow等人于2014年提出，是一种通过对抗学习生成数据的深度学习模型。GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，两者通过对抗训练共同提升性能。GAN广泛应用于图像生成、图像修复、风格迁移等领域。

1.1 生成器与判别器

  • 生成器：生成器试图生成与真实数据相似的假数据。
  • 判别器：判别器试图区分真实数据和生成器生成的假数据。

1.2 GAN的优势

  • 高质量生成：GAN能够生成高质量的数据，如图像、音频等。
  • 灵活性：GAN可以应用于多种任务，如图像生成、图像修复、风格迁移等。

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