AIGC的底层技术：生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、预训练模型（如GPT、BERT等）
引言
随着人工智能生成内容（AIGC）技术的快速发展，我们看到它在文本、图像、音频和视频生成等领域的广泛应用。AIGC的核心在于底层技术的支持，本文将深入探讨AIGC的底层技术，包括生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、预训练模型（如GPT、BERT等），以及相关的深度学习框架。通过对这些技术的分析，我们可以更好地理解AIGC的实现原理和应用潜力。
1. 生成对抗网络（GAN）
1.1 概述
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow在2014年提出。它通过两个神经网络（生成器和判别器）之间的对抗过程来生成新数据。生成器试图生成以假乱真的数据，而判别器则试图区分生成的数据与真实数据。
1.2 GAN的结构
GAN的结构如图1所示：
[真实数据] ---> [判别器] ---> [真实或假]
^
[噪声] ---> [生成器] ---> [生成数据]
- 生成器：接收随机噪声