GAN（Generative Adversarial Network）是一种深度学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个神经网络组成。它们通过相互博弈的方式，生成器试图创造逼真的数据，判别器则努力区分真实数据与生成数据。这种对抗机制让GAN在图像生成、风格迁移等领域表现出色 😄
GAN的核心原理
- 生成器：从随机噪声中生成数据，目标是让判别器无法分辨其真实性。
- 判别器：评估数据的真实性，输出概率值（如“这是真实图像吗？”）。
- 训练过程：两者不断迭代优化，最终达到纳什均衡状态。
GAN的应用场景
- 艺术创作：生成风格独特的图像（如动漫、油画）
- 数据增强：扩充训练数据集
- 视频生成：从静态图像生成动态内容
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