生成对抗网络 GAN

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）是由Ian Goodfellow等人在2014年提出的深度学习模型架构[^4]。GAN由两个主要组成部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。它们通过一种零和博弈的方式相互作用。

**生成器**：尝试学习从随机噪声（通常是高斯分布）中生成与训练数据相似的新样本。它的目标是尽可能地欺骗判别器，使其误认为生成的数据是真实的。

**判别器**：负责区分真实数据和生成的数据。它试图准确地判断输入是来自训练数据还是生成器。

GAN的工作流程如下：
1. **训练过程**：生成器接收随机噪声作为输入并生成假样本，判别器则对这些样本进行分类，判断是真样本还是假样本。生成器根据判别器的反馈更新参数以提高生成能力，判别器也相应地调整其参数以提高识别能力。
2. **对抗迭代**：这两个模型交替优化，直到达到平衡状态，即生成器可以生成足够逼真的样本，使得判别器无法准确区分开来。

**示例代码**（简化版）：

import torch.nn as nn

# 假设我们有简单的生成器和判别器结构
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        # ...

    def forward(self, noise):
        # 生成器的前向传播
        pass

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        # ...

    def forward(self, input):
        # 判别器的前向传播
        pass

# 初始化并训练GAN
generator = Generator()
discriminator = Discriminator()

for _ in range(num_epochs):
    fake_data = generator(noise)
    real_labels = torch.ones(batch_size)
    fake_labels = torch.zeros(batch_size)

    discriminator.zero_grad()
    d_loss_real = discriminator(real_data).mean()
    d_loss_fake = discriminator(fake_data.detach()).mean()
    d_loss = (d_loss_real + d_loss_fake).backward()
    discriminator_optimizer.step()

    generator.zero_grad()
    g_loss = discriminator(generator(noise)).mean().backward()
    generator_optimizer.step()