生成对抗网络

生成对抗网络(GAN)是一种由两部分组成的深度学习模型：生成器和判别器。生成器负责生成看起来真实的数据，试图"欺骗"判别器，而判别器的任务是区分生成的数据和真实数据。两个网络相互竞争并不断改进：生成器的目标是生成更真实的数据，而判别器则致力于增强其识别生成数据的能力。最终，生成器可以产生与真实数据非常相似的结果，GAN 在图像生成和数据增强等领域有着广泛的应用。