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生成对抗网络 (GAN) 简介
为什么重要：人们对 GAN 的关注导致了正在开发的新想法、技术和应用程序的激增。为了更好地理解 GAN，我们需要了解它们的数学基础。
来源:人工智能+生成对抗网络 (GAN) 简介
生成对抗网络 (GAN) 简介近年来，由于 Goodfellow 等人于 2014 年发表的开创性工作，生成对抗网络 (GAN) 受到了广泛关注。人们对 GAN 的关注导致了大量新想法、技术和应用的开发。为了更好地理解 GAN，我们需要了解它们的数学基础。
生成对抗网络 (GAN) 是一种生成模型，它观察许多样本分布并生成更多相同分布的样本。GAN 架构有两个主要组件，即生成器和鉴别器。生成器的作用是从其输入信息的数据集中生成信息（示例图像），而鉴别器的作用是区分假图像和真图像。
生成对抗网络（GAN）是一种生成模型，它观察许多样本分布并生成更多相同分布的样本。GAN 架构有两个主要组件：生成器和鉴别器。生成器的作用是从其输入信息的数据集中生成信息（示例图像），而鉴别器的作用是区分假图像和真实图像。了解生成对抗网络的基础知识
了解生成对抗网络的基础知识生成对抗网络（GAN）是一类用于无监督机器学习的人工智能算法，由 Ian Goodfellow 和他的同事于 2014 年提出。GAN 由两部分组成：生成器和鉴别器。这两个组件都是在零和游戏中相互竞争的神经网络，因此有“对抗”一词。GAN 的核心目标是从与训练集相同的统计数据中生成新数据。