GAN（生成对抗网络）是一种深度学习技术，它由生成器和判别器两个神经网络组成，用于生成数据，这些数据在分布上与真实数据相似。以下是GAN的一些基本介绍：

GAN的基本原理

  • 生成器（Generator）：其目标是生成与真实数据分布相似的数据。
  • 判别器（Discriminator）：其目标是区分生成器和真实数据。

GAN通过不断训练，使生成器的输出越来越接近真实数据，而判别器则越来越难以区分。

GAN的应用

  • 图像生成：可以生成逼真的图像，如图像风格迁移、图像修复等。
  • 自然语言处理：可以生成文本、翻译等。
  • 音乐生成：可以生成音乐旋律。

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GAN架构图