㈠ AI算法：生成对抗网络（GAN）原理与实现
神经网络通常用于预测任务，如图片分类或数值预测。然而，它们能否用于生成图片、文本或语音？答案是可以。生成对抗网络（GAN）的目的是收集大量数据用于训练模型，生成与训练数据相似的新样本。GAN的核心思想是采用对抗机制从大量数据中训练模型，学习真实数据的分布，使得训练后的模型能够生成真实数据分布中的样本，即生成之前不存在但很真实的样本。
具体而言，GAN的目标是给定一组向量生成与真实数据相似的图像。首先，使用生成网络将固定长度的随机向量输入，输出生成图像。观察发现，生成图像与真实图像存在差异，即生成图像的分布与真实图像的分布不同。通过训练调整参数，可得到优化后的生成网络，其生成的图像与真实图像更为相似，网络拟合了真实数据的分布。
图像的分布指的是，对于大小为 [公式] 的生成图像（RGB），所产生的像素组合为 [公式] 种类别。我们可以通过统计大量“猫”与“狗”的图像，发现它们在像素分布上存在差异，即“猫”与“狗”的像素分布不同。理想状态下，生成数据分布应逼近真实数据分布，即绿色椭圆与橙色椭圆重合。
为了使生成数据分布逼近真实数据分布，GAN采用生成器与判别器的对抗机制进行训练。生成器学习生成合理的数据，而判别器判断输入是生成数据还是真实数据。通过训练，生成器生成的数据越来越难以被判别器识别为假，即生成器与判别器在对抗学习中不断提升自身能力。
GAN网络结构包括生成器与判别器两部分。生成器接收一个 [公式] 维随机向量作为输入，输出 [公式] 大小的图片。判别器接收 [公式] 大小的图像作为输入，输出 0-1 的概率值，预测输入是真实图像的概率。生成器的损失函数旨在最大化判别器对生成数据的预测值，而判别器的损失函数旨在最小化其预测误差。
以手写数字生成为例，实现GAN网络。随着训练轮数的提升，GAN生成数据的质量不断提升，与真实数据的相似程度逐步提高。经过多轮训练，GAN能够生成与真实手写数字非常相似的数字图片。