Comment

Comment by TV Plus 5 hours ago

在人工智慧中，GAN代表生成對抗網路（Generative Adversarial Network），這是一種深度學習模型，由兩個神經網路——生成器（Generator）與判別器（Discrimina-tor）——彼此競爭，以產生新的、逼真的資料。生成器負責產生偽造資料，而判別器則試圖將其與真實資料區分開來。透過這種對抗過程，生成器逐漸學會產生高度逼真的輸出，例如影像、聲音或文字，與原始訓練資料相似。

GAN 的運作方式：

生成器（Generator）：接收隨機輸入（雜訊），並學習生成與真實資料相似的新樣本。

判別器（Discriminator）：同時接收真實資料樣本與生成器產生的偽造資料，並學習區分兩者。

對抗訓練（Adversarial Training）：生成器嘗試「欺騙」判別器，生成更逼真的偽造資料；同時，判別器也不斷提升辨別能力。這種競爭迫使雙方持續進步，最終能產生愈來愈真實的輸出。

GAN 的主要應用：

影像合成（Image Synthesis）：生成逼真的影像，例如不存在的人臉或全新藝術作品。

資料增強（Data Augmentation）： 在高品質標註資料稀缺時，生成更多訓練資料。

語音強化（Speech Enhancement）：提升音訊品質。

文字轉影像（Text-to-Image Generation）：根據文字描述生成對應的影像。

為什麼 GAN 很重要？

GAN 為生成新的、複雜的資料提供了強大的解決方案，能夠模仿既有的模式，而這在傳統機器學習模型中一直是個挑戰。這使 GAN 在創意應用中極具價值，並能在真實世界資料有限或取得成本高昂的情況下，幫助訓練人工智慧。