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GAN-based方法概述
资料介绍
GAN（Generative Adversarial Networks，生成对抗网络）是一类基于深度学习的生成模型，由Ian J. Goodfellow于2014年提出。其核心思想是通过两个神经网络（生成器和判别器）的对抗训练来实现数据生成。生成器的目标是生成尽可能接近真实数据的样本，而判别器的目标是区分生成样本与真实样本，二者通过交替优化达到动态平衡，最终使生成器能够生成高质量的逼真数据。
一、基本结构与原理
1.1 网络组成
GAN主要由以下两个核心模块构成：
· 生成器（Generator）：通常以随机噪声（如高斯分布噪声）作为输入，通过非线性变换将低维噪声映射到高维数据空间，输出与真实数据同分布的伪造样本。常见的生成器结构包括全连接网络、卷积神经网络（CNN，如DCGAN中的反卷积层）和Transformer等。
· 判别器（Discriminator）：作为二分类器，输入为真实样本或生成器生成的伪造样本，输出样本为真实数据的概率。判别器通过学习真实数据的分布特征，尝试准确区分两类样本。其结构通常与生成器对应，如CNN（用于图像数据）或循环神经网络（RNN，用于序列数据）。
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