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“什么是GAN网络？”
GAN（生成对抗网络）是一种深度学习方法，用于生成合成数据。 本质上GAN是两个神经网络的竞争。 生成器网络生成合成样本，一个鉴别器网络评估这些样本并试图确定它们是不是来自真实数据集。 两个网络相互竞争，其中鉴别器网络迭代地改进其能力以从合成的样本和真实数据之间更准确地区分出来，而生成器网络将进一步改进其能力，以生成更真实的合成样本。
GAN的核心思想是建立一个生成模型和一个鉴别模型他们持续不断实行博弈，生成模型接受输入，生成模拟数据。鉴别模型尝试将输入区分为真实或模拟（生成的）。随着时间的推移生成模型被迫生成数据，以更好地欺骗鉴别器。鉴别器也被迫学会更好的将真实数据与模拟数据区分开来。通过不断调整和博弈最终生成器会生成与真实数据相似甚至更好的合成样本。
例如，GAN可用于人脸图像合成，生成“虚假”的人脸图像。生成器模型以一个向量为输入，以合成图像为输出。鉴别器模型接受图像为输入并输出0或1表示该图像是合成还是真实的。在训练进展中，生成器模型将生成尽可能逼真的合成图像，并且鉴别器模型则需要尽可能准确地判断这些图像是真实的还是合成的。最终，生成器模型可为每个输入向量生成高优劣的人脸图像。
GAN是一个很有用的深度学习模型可以应用于多个领域，如图像合成、自然语言应对和音频合成等。GAN的主要优点是可以生成高品质的合成数据，并且可在生成的数据中发现有关真实数据分布的信息。
陈思凡
2024-07-26
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2024-07-26
魏剑峰
2024-07-26编辑：2024和田玉爆款-合作伙伴
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