GAN结构；生成对抗网络

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由生成器和判别器两个部分组成。生成器负责从随机噪声中生成数据，而判别器则负责判断这些数据是真实数据还是生成器生成的假数据。这两个部分相互竞争，生成器试图生成越来越逼真的数据以欺骗判别器，而判别器则努力提高自己的识别能力以避免被欺骗。通过这种对抗过程，GAN可以学习到数据的潜在分布，从而生成与真实数据非常相似的新数据。GAN在图像生成、风格迁移、超分辨率等领域有着广泛的应用。