第8章-生成对抗网络是电子与通信工程学院杨钊在2023年2月10日撰写的一篇关于深度学习基础的重要章节，主要探讨了生成对抗网络（GANs）这一前沿技术。GANs是由Goodfellow等人在2014年提出的一种创新性网络架构，其核心思想是通过构建一个生成器网络（Generator）和一个判别器网络（Discriminator）进行竞争与合作，以生成与真实数据难以区分的逼真图像。
1. 生成对抗网络原理
GAN的工作机制基于两个核心组件：生成器和判别器。生成器的目标是利用随机噪声（潜在空间中的随机点）生成看起来像训练数据的图像，而判别器的任务则是辨别这些图像哪些是真实的训练样本，哪些是生成器的伪造。训练过程采用交替更新的方式，首先固定判别器D的参数，让其学习如何区分真假图像；然后，保持D的参数不变，调整生成器G的参数，使其生成的图像更能欺骗判别器。
在具体步骤中，对判别器进行的是二分类任务，给真样本打上标签1，假样本（生成的）打上标签0，优化目标是最大化真样本被正确识别的概率，同时最小化假样本被误判为真样本的概率。生成器的训练则是一类问题，目标是使生成的图像尽可能被误判为真，优化目标是使判别器误判生成的图像为真的概率增大。
2. 生成对抗网络应用
除了生成逼真图像，GANs在许多领域都有广泛应用，如图像修复、图像超分辨率、图像转换、图像生成、文本到图像转换、视频生成等。它们还被用于数据增强、模型压缩、生成式模型和对抗性攻击的研究中。
3. 总结与习题讲解
本章通过详细介绍GAN的工作原理、结构和训练方法，帮助读者理解这个强大的深度学习工具。通过学习和实践，读者将能够掌握如何构建和优化GAN模型，以及如何评估其性能和潜在的应用场景。
第8章深入剖析了生成对抗网络的理论基础和实际操作，是理解和应用深度学习中生成模型的重要参考资料。对于希望在图像生成和相关领域深化研究的学生和工程师来说，这一章提供了丰富的学习资源和实践经验。
