生成器网络架构

生成器网络架构是一种用于深度学习的神经网络结构，它由两部分组成：生成器和判别器。生成器负责生成新的数据样本，而判别器则负责判断这些样本是否真实。这种架构通常用于生成对抗网络（GAN）中，其中生成器和判别器通过不断迭代训练来提高其性能。生成器网络架构可以应用于多种领域，如图像合成、语音合成和自然语言处理等。总之，生成器网络架构是一种强大的工具，可以帮助我们在各种任务中生成高质量的新数据。