生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)作为深度学习领域中极具创新性的模型,由 Ian Goodfellow 等人于 2014 年首次提出。这一开创性的理念犹如在深度学习的浩瀚星空中点亮了一颗独特的新星。GAN 的核心设计理念极为精巧,它构建了两个相互对立又彼此协作的神经网络,即生成器和判别器,以此来训练生成模型。生成器犹如一位富有创造力的艺术家,尝试生成全新的数据样本;判别器则如同一位严苛的评论家,努力区分真实数据与生成器创作的假数据。两者在持续的对抗过程中不断进化,就像在一场激烈的竞赛中,彼此推动着对方达到更高的水平。