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生成对抗网络(GAN)原理
生成对抗网络(GAN)是一种革命性的深度学习模型，在无监督学习领域取得了显著进展。其核心思想基于 二人零和博弈 ，通过生成模型和判别模型的相互竞争实现高质量的数据合成。GAN由Ian Goodfellow等人于2014年首次提出，随后在图像生成、自然语言处理等多个领域展现出巨大潜力。
GAN的工作原理可概括为以下几个关键步骤：
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生成模型(G)接收随机噪声，尝试生成逼真的样本
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判别模型(D)评估样本真实性
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通过迭代优化，G和D持续改进性能
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最终达到纳什均衡，实现高质量数据生成
这种创新机制使GAN成为复杂分布上无监督学习的重要方法之一，推动了人工智能领域的快速发展。
DenseNet网络结构
DenseNet的核心创新在于其独特的 密集连接方式 。在这种结构中，每一层都将所有前一层的特征图作为输入，并将自己的特征图传递给所有后续层。这种设计不仅 增强了特征传播和重用 ，还有效解决了深层网络中的梯度消失问题。
DenseNet的基本组成单元是 密集块
