生成对抗网络（GAN）是近年来深度学习领域的一个重要进展。它由生成器和判别器两个网络组成，通过对抗训练来学习数据的分布。
生成器和判别器
- 生成器：负责生成数据，试图欺骗判别器。
- 判别器：负责判断数据是真实还是生成器生成的。
GAN 的工作原理
- 判别器在训练过程中不断学习区分真实数据和生成数据。
- 生成器在训练过程中不断学习生成更逼真的数据，以欺骗判别器。
应用场景
GAN 在图像生成、视频生成、语音合成等领域有着广泛的应用。
图像生成
GAN 可以生成逼真的图像，如图像修复、图像超分辨率等。
视频生成
GAN 可以生成逼真的视频，如图像到视频的转换等。
语音合成
GAN 可以生成逼真的语音，如图像到语音的转换等。
本站链接
更多关于 GAN 的内容，请访问 GAN 深入了解。