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AIGC内容生成与应用.docx
资料介绍
生成对抗网络（GAN）
基本定义与核心架构
生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）是Ian Goodfellow在2014年提出的一类生成式深度学习模型，核心基于博弈论中的二人零和博弈思想，通过两个相互对抗又相互促进的神经网络完成无监督生成任务。
GAN的核心架构包含两个核心模块：
1. 生成器（Generator，G）：负责学习真实数据的分布，将随机噪声（通常是服从高斯分布或均匀分布的低维向量）映射为和真实数据维度一致的生成样本，目标是让生成样本尽可能接近真实样本，欺骗判别器。
2. 判别器（Discriminator，D）：本质是一个二分类器，负责判断输入样本是来自真实数据还是生成器生成的假样本，输出输入样本为真实样本的概率，目标是尽可能准确区分真假样本。
核心原理与训练过程
GAN的训练过程是生成器和判别器交替优化的极小极大博弈过程，其目标函数可以表示为：
其中：
· 是真实数据的分布
· 是输入生成器的随机噪声分布
· $D(x)$是判别器判断x为真实样本的概率，取值范围为$[0,1]$
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