生成对抗网络（GANs）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）。生成器试图生成看起来像真实数据的数据，而判别器则试图区分生成的数据和真实数据。
GAN 的工作原理
- 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，判别器判断数据是真实还是生成的。
- 迭代：生成器不断改进生成数据的能力，判别器不断提高区分数据的能力。
GAN 的应用
GANs 在许多领域都有应用，包括：
- 图像生成
- 图像修复
- 视频生成
- 自然语言处理
图像生成示例
以下是一个使用 GAN 生成的图像示例：
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