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1. 生成模型基础与GAN原理
1.1 生成模型概览
生成模型是深度学习中的重要分支，主要分为以下几类：
- 变分自编码器(VAE)：基于概率图模型的生成方法
- 生成对抗网络(GAN)：通过对抗训练学习数据分布
- 自回归模型：PixelCNN、WaveNet等
- 流模型(Flow-based Models)：基于可逆变换的精确密度估计
- 扩散模型(Diffusion Models)：最新兴起的生成方法
1.2 GAN核心思想
GAN由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成：
# 生成器网络结构示例
class Generator(nn.Module):def __init__(self, latent_dim, img_shape):super().__init__()self.img_shape = img_shapedef block(in_feat, out_feat, normalize=True):layers = [nn.Linear(in_feat, out_f