生成式对抗网络(GAN)

生成式对抗网络，又名Generative Adversarial Networks，简称GAN，是一种由深度学习算法构建的生成模型。GAN包含两个神经网络：生成器和判别器。生成器通过学习从随机噪声向量中生成逼真的图像，而判别器则学习从真实图像和生成器生成的图像中区分哪些是真实的图像，哪些是生成的图像。生成器和判别器之间进行迭代对抗，使得生成器能够生成更逼真的图像，而判别器则能够更准确地区分真实图像和生成的图像。通过不断迭代，生成器能够学习到如何生成更加逼真的图像，而判别器也能够学习到如何更准确地区分真实图像和生成的图像。GAN的应用非常广泛，包括图像生成、语音合成、自然语言生成等领域。