GAN（生成对抗网络）是一种强大的深度学习模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成数据，而判别器则负责判断数据是真实还是生成的。
GAN 的工作原理
- 生成器：生成器尝试生成看起来像真实数据的数据。
- 判别器：判别器尝试区分真实数据和生成数据。
- 对抗过程：生成器和判别器不断进行对抗，生成器不断改进其生成数据，判别器不断改进其判断能力。
GAN 的应用
GAN 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、图像超分辨率等。
- 视频生成：生成逼真的视频，如图像到视频的转换等。
- 文本生成：生成逼真的文本，如图像描述生成等。
扩展阅读
想要了解更多关于 GAN 的知识，可以阅读以下文章：
GAN架构图