生成对抗网络原理图

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，通过两个神经网络相互竞争的方式进行学习。其中一个网络称为生成器（Generator），负责生成与真实数据相似的假数据；另一个网络称为判别器（Discriminator），负责判断给定的数据是真实的还是由生成器生成的假数据。在训练过程中，生成器和判别器不断进行迭代优化，使得生成器能够越来越准确地生成假数据，而判别器也能越来越准确地识别出真实数据和假数据之间的差异。最终，生成器可以生成与真实数据几乎无法区分的假数据，从而实现图像、音频等数据的合成和处理。