生成式对抗网络 (GAN)：GAN 是一类神经网络，通过相互对抗来学习生成逼真的图像。

生成式对抗网络 (GAN) 是一类神经网络，通过相互对抗来学习生成逼真的图像。GAN 由一个生成器网络和一个判别器网络组成。

生成器网络

生成器网络负责生成新图像。它接收一个随机噪声向量作为输入，并输出一个图像。

判别器网络

判别器网络负责区分真实图像和生成的图像。它接收一张图像作为输入，并输出一个概率值。该概率值表示图像为真实图像的可能性。

对抗过程

GAN 通过对抗过程来学习。在对抗过程中，生成器网络和判别器网络不断竞争。

生成器网络试图生成能够欺骗判别器网络的图像。判别器网络试图准确地识别真实图像和生成的图像。

随着对抗过程的进行，生成器网络会变得越来越善于生成逼真的图像。同时，判别器网络也会变得越来越善于区分真实图像和生成的图像。

GAN 的应用

GAN 已被用于各种应用，包括：

• 图像生成
• 图像编辑
• 视频生成
• 自然语言处理

GAN 的局限性

GAN 也有一些局限性，包括：

• 训练不稳定
• 生成结果可能不一致
• 需要大量的训练数据

结论

GAN 是一种强大的神经网络，能够生成逼真的图像。GAN 也有一些局限性，需要在实际应用中加以解决。