生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成新的数据，而判别器则负责判断生成的数据是否真实。GAN 的核心思想是让生成器生成的数据尽可能接近真实数据，而判别器则要尽可能区分真实数据和生成数据。
GAN 的工作原理
- 初始化：生成器和判别器都是随机初始化的。
- 训练：生成器生成数据，判别器判断数据是否真实。
- 更新：根据判别器的反馈，生成器不断调整参数，生成更真实的数据。
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、图像风格转换等。
- 视频生成：生成逼真的视频，如图像到视频的转换。
- 语音合成：生成逼真的语音。
相关教程
想要了解更多关于 GAN 的知识，可以参考以下教程：
GAN 图解