什么是生成对抗网络（GAN）？

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，用于生成类似于训练数据的新数据。GAN由两个神经网络组成：一个生成器网络和一个判别器网络。生成器网络接收来自随机噪声的输入，并尝试生成与训练数据相似的新数据。判别器网络则接收来自生成器和训练数据的输入，并尝试区分哪些数据是真实的，哪些是生成的。这两个网络相互对抗，并通过反复训练来提高它们的表现，最终生成器可以生成与训练数据非常相似的新数据。GAN已经成功应用于图像、音频、文本等领域。