GAN

GAN（生成对抗网络）是一种深度学习模型，通过让两个神经网络相互竞争来学习数据分布。其中一个网络（生成器）负责生成新的数据实例，而另一个网络（判别器）则尝试区分生成的数据和真实数据。在训练过程中，生成器逐渐学会生成越来越逼真的数据，而判别器则不断提高其识别能力。这种相互竞争的过程使得生成器和判别器都得到了优化，最终实现了高质量的数据生成。GAN在图像生成、风格迁移、数据增强等领域具有广泛的应用前景。