本合集包含60篇大模型面试文章（机器学习、深度学习、大模型各20篇），共计299微信豆，谢谢您的订阅。
适合人群：
- 在校学生：如果你是在校学生，对AI有浓厚兴趣，并希望通过学习相关内容增强自己的实践能力，以便在未来的实习或工作中脱颖而出，那么大模型的知识将是你简历上的一大亮点。
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不适合人群：
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自主学习强者：对于那些已经拥有强大自我学习能力，能够独立完成AI相关知识学习的人来说，这些额外的帮助可能不是必需的。
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非AI领域人士：如果你不准备进入AI相关领域，或者对AI学习没有兴趣，那么这部分内容可能并不适合你。
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs） 是一种深度学习模型架构，由Ian Goodfellow及其同事在2014年首次提出。GANs通过框架内的两个网络——生成器（Generator）和判别器（Discriminator）——之间的博弈（或对抗）过程来工作，旨在生成接近真实数据的假数据。
GAN基本原理：生成器（Generator）、判别器（Discriminator）
- 生成器（Generator）：生成器的目标是学习真实数据的分布，并生成尽可能接近真实数据的新样本。它接收随机噪声（如高斯噪声）作为输入，并输出一个合成的数据样本。
- 判别器（Discriminator）：判别器的目标是区分输入的数据是真实的还是由生成器生成的。它接收一个数据样本（无论是真实的还是生成的）作为输入，并输出一个概率值，表示该样本是真实数据的可能性。
GAN训练过程：训练判别器、训练生成器、交替训练
- 训练判别器：在训练过程中，首先固定生成器的参数，然后训练判别器以区分真实数据和生成器生成的数据。判别器的目标是最大化其正确分类真实和生成数据的概率。
- 训练生成器：接着，固定判别器的参数，训练生成器以生成能够欺骗判别器的数据。生成器的目标是使判别器将生成的数据误认为是真实数据的概率最大化。
- 交替训练：这两个过程交替进行，随着训练的进行，生成器生成的数据越来越逼真，而判别器也变得越来越难以区分真假数据。这个过程一直持续到达到某种平衡状态，即判别器无法有效区分真实数据和生成数据。
GAN