生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成数据，而判别器的任务是判断数据是真实还是生成的。
GAN 的工作原理
- 生成器：生成器尝试生成与真实数据分布相似的数据。
- 判别器：判别器尝试区分数据是真实还是生成的。
- 对抗训练：生成器和判别器相互竞争，生成器试图欺骗判别器，而判别器试图识破生成器。
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，如图像序列合成等。
- 音频生成：生成逼真的音频，如图像到音频的转换等。
相关资源
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- 生成器（Generator）：负责生成数据。
- 判别器（Discriminator）：负责判断数据是真实还是生成的。
- 对抗训练（Adversarial Training）：生成器和判别器相互竞争。
总结
GAN 是一种强大的深度学习模型，具有广泛的应用前景。随着技术的不断发展，GAN 将在更多领域发挥重要作用。