文档摘要

生成对抗网络 (GAN) 概述 生成对抗网络 (GAN) 概述 生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GANs) 是一种深度学习模型，由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出。它通过对抗训练的方式，使生成器 (Generator) 和判别器 (Discriminator) 相互博弈，最终生成逼真的、与真实数据分布相似的样本。 会员。《1. 生成对抗网络 (GAN) 概述》收录于灏天文库文集《生成对抗网络 (GAN) 原理与应用》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/496-%E7%94%9F%E6%88%90%E5%AF%B9%E6%8A%97%E7%BD%91%E7%BB%9C-gan-%E5%8E%9F%E7%90%86%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8

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