生成对抗网络（GANs）是深度学习领域中的一种重要技术，它通过两个神经网络（生成器和判别器）的对抗训练来生成逼真的数据。以下是一些关于 GAN 的基本概念和介绍。
GAN 工作原理
GAN 由两部分组成：
- 生成器（Generator）：试图生成看起来像真实数据的数据。
- 判别器（Discriminator）：判断数据是真实还是由生成器生成的。
这两个网络相互对抗，生成器不断学习生成更逼真的数据，而判别器则不断学习区分真实数据和生成数据。
GAN 应用
GANs 在许多领域都有应用，包括：
- 图像生成：生成逼真的图像，如图像修复、风格转换等。
- 视频生成：生成连续的视频帧。
- 文本生成：生成文本，如文章、诗歌等。
- 音频生成：生成音乐、语音等。
示例
以下是一个使用 GAN 生成图像的例子：
扩展阅读
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