生成对抗网络（GAN）是深度学习中一种强大的模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。GAN 的核心思想是让生成器生成尽可能逼真的数据，而判别器则要区分这些数据是真实数据还是生成器生成的数据。
GAN 的工作原理
- 初始化：生成器和判别器都是随机初始化的神经网络。
- 训练：生成器尝试生成数据，判别器尝试区分数据是真实还是生成的。
- 迭代：这个过程不断迭代，生成器和判别器都会逐渐改进。
GAN 的应用
GAN 在许多领域都有应用，例如：
- 图像生成：生成逼真的图像，如图像修复、风格迁移等。
- 视频生成：生成逼真的视频，如图像到视频的转换。
- 文本生成：生成逼真的文本，如图像描述生成。
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 示例