生成对抗网络（GAN）全解析
1. 生成对抗网络简介
生成对抗网络（GANs）是深度学习领域的热门研究话题。这种架构风格广受欢迎，因其能够生成通常难以学习的生成模型。使用该架构有诸多优势，比如在有限数据下进行泛化、从小型数据集中构思新场景，以及让模拟数据看起来更真实。在深度学习中，许多技术需要大量数据，而采用这种新架构可以大幅减少完成任务所需的数据量，极端情况下，这类架构仅需其他深度学习问题所需数据的 10%。
2. 生成模型与判别模型
机器学习和深度学习可用生成建模与判别建模来描述。下面通过具体步骤和类比来详细说明两者的区别。
2.1 判别建模
判别建模可类比为观察绘画并根据观察确定绘画风格。在机器学习中的操作步骤如下：
1. 创建一个使用卷积层或其他学习特征的机器学习模型，以理解数据中的划分。
2. 收集一个包含训练集（数据的 60 - 90%）和验证数据集（数据的 10 - 40%）的数据集。
3. 使用数据训练机器学习模型。
4. 使用该模型预测哪个数据点属于特定类别，例如哪幅画属于哪位作者。
判别模型会学习分布中类之间的边界条件，其能力依赖于更多数据，且不适用于无监督方式或处理无标签数据。
2.2 生成建模
生成建模是学习并重现各种画家风格的绘画，并从所学风格中确定绘画风格。具体步骤如下：
1. 创建一个学习如何重现不同绘画风格的机器学习模型。
2. 收集训练和验证数据集。
3. 使用数据训练机器学习模型。
4. 使用该模型进行预测（推理）以生成绘画作者的示例，并使用相似性指标验证
