gan

GAN（生成对抗网络）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。它由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器试图生成与真实数据相似的假数据，而判别器则试图区分出真实数据和假数据。这两个网络相互竞争，不断优化自己的性能。最终，生成器能够生成非常逼真的假数据，而判别器则变得越来越难以区分真假数据。GAN在图像、音频、文本等领域都有广泛应用，例如生成逼真的人脸图像、合成音乐、创作虚构新闻等。