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GAN，即生成对抗网络（Generative Adversarial Network），是一种在深度学习中用于生成数据的算法。它由两部分组成：生成器和判别器。生成器的目标是从随机噪声中生成逼真的数据，而判别器的目标是区分生成器生成的数据和真实数据。
GAN的工作原理
- 初始化：生成器和判别器同时开始训练。
- 生成器生成数据：生成器根据随机噪声生成数据。
- 判别器判断：判别器将生成器和真实数据混合后进行判断。
- 优化：通过反向传播算法，调整生成器和判别器的参数，使得判别器越来越难以区分真实数据和生成数据，同时生成器生成的数据越来越逼真。
GAN的应用
GAN在多个领域都有广泛的应用，例如：
- 图像生成：生成逼真的图像，如人像、风景等。
- 图像修复：修复损坏或模糊的图像。
- 视频生成：生成逼真的视频片段。
- 音乐生成：生成新的音乐作品。
GAN架构图
相关链接
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