1. 生成对抗网络 (GAN) 概述

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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。GANs 在图像生成、文本生成、音频生成等领域取得了显著的成果，成为深度学习领域的研究热点。 1.1 GAN 的定义与发展历程定义： GANs 是一种生成模型，它由两个神经网络组成：生成器 (G) 和判别器 (D)。生成器的目标是生成尽可能逼真的数据，以欺骗判别器；