生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。以下是 GAN 的基本概念：
生成器与判别器
- 生成器：负责生成数据，试图欺骗判别器。
- 判别器：负责判断输入数据是真实数据还是生成器生成的数据。
GAN 的工作原理
- 判别器首先被训练以区分真实数据和生成数据。
- 生成器开始生成数据，判别器尝试区分这些数据。
- 通过反向传播和梯度下降，生成器和判别器同时训练，生成器不断优化其生成的数据，而判别器不断学习以更好地识别数据。
GAN 的应用
GAN 在多个领域都有应用，包括：
- 图像生成
- 图像修复
- 图像超分辨率
- 生成艺术作品
扩展阅读
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