生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两部分组成：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生成的数据和真实数据。
工作原理
- 生成器（Generator）：生成器尝试生成与真实数据分布相似的数据。
- 判别器（Discriminator）：判别器负责判断输入数据是真实数据还是生成器生成的数据。
应用场景
GAN在许多领域都有广泛的应用，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：生成逼真的视频序列。
- 音频生成：生成逼真的音频，如图像到音频转换。
- 自然语言处理：生成逼真的文本。
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