生成对抗网络（GAN）是一种强大的机器学习模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。下面将简要介绍 GAN 的工作原理和一些常见的应用。
GAN 的工作原理
- 生成器：生成器尝试生成看起来像真实数据的样本。
- 判别器：判别器尝试区分真实数据和生成器生成的数据。
- 对抗训练：生成器和判别器相互对抗，生成器试图欺骗判别器，而判别器则试图识别出假数据。
GAN 的应用
GAN 在许多领域都有应用，以下是一些例子：
- 图像生成：生成逼真的图像，如图像到图像转换、风格迁移等。
- 视频生成：生成逼真的视频，如图像序列到视频转换。
- 文本生成：生成逼真的文本，如图像描述生成、对话生成等。
扩展阅读
想要了解更多关于 GAN 的信息，可以阅读以下文章：
GAN架构图