生成对抗网络（GAN）是深度学习中一种强大的模型，它由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器的目标是生成尽可能逼真的数据，而判别器的目标是区分真实数据和生成数据。以下是关于 GAN 的基本概念和用法。
GAN 的工作原理
- 生成器（Generator）：生成器试图生成与真实数据分布相似的数据。
- 判别器（Discriminator）：判别器试图区分真实数据和生成数据。
- 对抗训练：生成器和判别器不断进行对抗训练，生成器试图欺骗判别器，而判别器试图识别生成数据。
GAN 的应用
GAN 在许多领域都有应用，例如：
- 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：生成逼真的视频，如图像到视频的转换等。
- 文本生成：生成逼真的文本，如图像描述生成等。
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扩展阅读
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