GAN 研究概述

生成对抗网络（GAN）是一种强大的机器学习模型，广泛应用于图像生成、数据增强和模式识别等领域。以下是对 GAN 研究的简要概述。

GAN 的工作原理

GAN 由两部分组成：生成器和判别器。

• 生成器：尝试生成看起来像真实数据的假数据。
• 判别器：判断给定的数据是真实数据还是生成器生成的假数据。

GAN 的应用

GAN 在许多领域都有广泛的应用，以下是一些例子：

• 图像生成：生成逼真的图像，如图像修复、图像风格转换等。
• 数据增强：通过生成新的数据样本来增强训练数据集。
• 视频生成：生成逼真的视频片段。

本站资源

您可以通过以下链接了解更多关于 GAN 的信息：

• GAN 深度学习教程

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