gan网络输入的随机噪声是什么

GAN（Generative Adversarial Network）网络的输入随机噪声通常是一些服从均匀分布或高斯分布的随机向量，也称为“潜在向量”（latent vector）。这些向量通常具有固定的维度，例如100或256维。GAN网络通过将这些随机向量作为输入，并通过一系列的卷积、反卷积、全连接等层来生成图像、音频或文本等各种类型的数据。由于随机噪声是随机的，因此每个随机向量都会生成不同的输出，从而使GAN网络能够生成具有多样性的数据。