generative adversarial nets译

generative adversarial nets是一种深度学习模型，由一个生成器和一个判别器构成。生成器尝试生成看起来像真实样本的数据，而判别器则试图区分真实数据和生成器生成的数据。通过在训练过程中使两个模型相互竞争，生成器可以逐渐提高生成数据的质量。这个模型在图像生成、文本生成等任务中有广泛应用。

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conditional generative adversarial nets

条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Nets）是一种生成对抗网络，它可以通过给定条件来生成特定的输出。这种网络通常用于图像生成和语音合成等任务，其中输入的条件可以是图像的标签或描述，或者是语音的文本转录。通过训练生成器和判别器来对抗地学习，条件生成对抗网络可以生成高质量的图像和语音。

generative adversarial network

生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 是一种用于生成新数据的神经网络模型。它由两部分组成：生成器和判别器。生成器尝试生成新数据，而判别器尝试分辨出生成的数据是否与真实数据相似。这两部分通过对抗来提高对真实数据的模拟能力。