文档摘要

1.1 GAN 的定义与发展历程 1.1 GAN 的定义与发展历程 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。它采用博弈论的思想，通过让两个神经网络——生成器 (Generator) 和判别器 (Discriminator) 相互对抗的方式进行学习，最终使得生成器能够生成逼真的数据，从而模拟真实数据分布。 会员。《1.1 GAN 的定义与发展历程》收录于灏天文库文集《生成对抗网络 (GAN) 原理与应用》，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。文档编号22372。

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