生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GANs）是近年来在人工智能领域备受关注的一种深度学习模型。它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。下面将详细介绍GANs的基本概念、工作原理以及应用场景。
工作原理
- 生成器：生成器试图生成尽可能真实的样本，以欺骗判别器。
- 判别器：判别器试图区分真实样本和生成器生成的样本。
两者通过对抗性训练不断优化，最终生成器能够生成逼真的样本，判别器则难以区分真实样本和生成样本。
应用场景
GANs在许多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，如图像修复、图像超分辨率等。
- 视频生成：生成连续的视频序列，如图像序列生成、视频编辑等。
- 文本生成：生成文本，如图像描述生成、机器翻译等。
- 音乐生成：生成音乐，如图像到音乐、音乐生成等。
相关资源
了解更多关于GANs的信息，可以参考以下资源：
GANs示意图
以上是关于生成对抗网络（GANs）的基本介绍，希望对您有所帮助。