生成对抗网络（GAN）是一种强大的机器学习框架，它通过模拟两个对抗性智能体之间的交互来训练。以下是GAN的基本概念、应用场景和一些教程资源。
GAN 基本概念
GAN由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。
- 生成器：负责生成数据，试图欺骗判别器。
- 判别器：负责判断生成器生成的数据是否真实。
GAN 应用场景
GAN在以下场景中有广泛的应用：
- 图像生成
- 图像编辑
- 视频生成
- 生成个性化推荐
GAN 教程资源
以下是一些关于GAN的教程资源，帮助您深入了解GAN：
GAN示意图
以上教程涵盖了GAN的基本原理、实现方法以及在实际应用中的案例分析。希望对您有所帮助！