生成对抗网络（GANs）是近年来在机器学习领域取得重大突破的一种新型网络结构。它通过对抗性训练，使得生成模型能够生成越来越逼真的数据。

GANs 的工作原理

GANs 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成尽可能逼真的数据，而判别器的目标是区分生成器和真实数据。两者相互对抗，不断迭代优化。

GANs 的应用

GANs 在图像生成、视频生成、语音合成等领域都有广泛的应用。以下是一些典型的应用场景：

  • 图像生成：生成逼真的图像、艺术作品、卡通形象等。
  • 视频生成：生成视频片段、电影特效等。
  • 语音合成：生成逼真的语音、音乐等。

扩展阅读

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GANs 示例