生成对抗网络（GAN）是一种强大的深度学习模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成数据，而判别器则负责判断数据是真实还是生成的。
GAN 工作原理
- 初始化：生成器和判别器都是随机初始化的。
- 训练：生成器生成数据，判别器判断数据。生成器不断优化其生成数据的能力，以欺骗判别器；判别器则不断优化其判断数据的能力。
- 迭代：这个过程会不断迭代，直到生成器生成的数据足够逼真，以至于判别器无法区分。
实践案例
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