随着人工智能技术的发展，生成对抗网络（GAN）逐渐成为研究热点之一。今天，让我们一起走进李宏毅教授2021年春季机器学习课程中关于GAN的介绍，深入了解这项前沿技术的魅力所在。
第一部分，我们先从基础概念出发，了解GAN的基本框架。GAN由两个主要部分组成：生成器和判别器。它们相互竞争，相互促进，最终使得生成的数据能够以假乱真。就像画家与艺术评论家之间的博弈，两者不断切磋，共同进步。
第二部分，我们将深入探讨GAN的工作原理。生成器负责创造出新的数据样本，而判别器则试图区分这些样本是真实的还是伪造的。通过这种不断的“你来我往”，生成器逐步提升自己的能力，直到能够骗过判别器，使生成的数据看起来与真实数据无异。
最后，我们不妨思考一下GAN的应用场景。无论是图像生成、风格迁移，还是数据增强，GAN都有着广泛的应用前景。它不仅为艺术创作提供了无限可能，还推动了医疗影像分析、自动驾驶等领域的进步。
通过本次学习，希望大家能对GAN有一个初步的认识，并激发起探索这一领域的好奇心。未来，让我们共同见证GAN如何继续改变世界！🎨