GAN（生成对抗网络）是一种深度学习模型，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，而判别器则要尽可能准确地判断数据是真实还是生成的。
GAN 的工作原理
- 初始化：生成器和判别器都从随机权重开始。
- 生成数据：生成器根据随机噪声生成数据。
- 判断数据：判别器接收真实数据和生成器生成的数据，并判断它们的真实性。
- 更新权重：通过对抗训练，生成器和判别器不断更新自己的权重，以提升生成数据的质量和判别数据的准确性。
GAN 的应用
GAN 在图像生成、视频生成、语音合成等领域都有广泛的应用。以下是一些常见的应用场景：
- 图像生成：生成逼真的图像，如图像超分辨率、图像修复、图像风格转换等。
- 视频生成：生成逼真的视频，如图像序列生成、视频风格转换等。
- 语音合成：生成逼真的语音，如图像到语音、语音风格转换等。
扩展阅读
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GAN架构图