生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是深度学习领域中一种重要的模型，它由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器试图生成与真实数据分布相似的样本，而判别器则试图区分生成的样本和真实样本。
GAN 工作原理
- 生成器：生成器尝试生成看起来像真实数据的样本。
- 判别器：判别器尝试判断输入的数据是来自真实数据集还是生成器生成的。
这两个网络在训练过程中相互对抗，生成器不断学习生成更真实的样本，而判别器则不断学习区分真实样本和生成样本。
GAN 应用
GAN 在多个领域都有广泛的应用，包括：
- 图像生成：生成逼真的图像，如图像到图像的转换、图像修复等。
- 视频生成：生成连续的视频序列。
- 音乐生成：生成新的音乐片段。
- 文本生成：生成新的文本，如诗歌、文章等。
扩展阅读
想了解更多关于 GAN 的知识？可以阅读以下文章：
GAN 示意图