生成对抗网络（GAN）是深度学习中一种强大的模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器试图生成数据，而判别器则试图区分真实数据和生成数据。

GAN 工作原理

  1. 初始化：生成器和判别器都是随机初始化的。
  2. 训练：生成器生成数据，判别器对其进行判断。
  3. 迭代：生成器不断优化其生成数据，以欺骗判别器；判别器则不断学习以更好地区分真实数据和生成数据。

GAN 应用

GAN 在图像生成、视频生成、文本生成等领域都有广泛应用。

图像生成

GAN 可以生成逼真的图像，如图像下所示：

Realistic Image

视频生成

GAN 也可以用于视频生成，如图像下所示：

Video Generation

文本生成

GAN 也可以用于文本生成，如图像下所示：

Text Generation

扩展阅读

想要了解更多关于 GAN 的知识，可以阅读以下文章：

希望这些内容能帮助您更好地理解 GAN！