GAN(Generative Adversarial Networks)是什么
时间: 2023-06-19 11:10:10 浏览: 116
Generative Adversarial Network (GAN)
GAN (Generative Adversarial Networks) 是一种深度学习模型,由两个神经网络组成:生成器和判别器。生成器试图生成逼真的数据,而判别器则尝试区分生成的数据与真实的数据。两个网络相互对抗,并通过反向传播算法进行优化,以提高其性能。
GAN 的训练过程可以分为以下几个步骤:
1. 生成器生成一些假的数据。
2. 判别器接收一批真实数据和一批假数据,并试图将它们区分开来。
3. 根据判别器的输出,生成器调整其参数,以生成更逼真的数据。
4. 再次将生成的数据输入判别器,并进行训练。
5. 重复以上步骤,直到生成器生成的数据与真实数据无法区分为止。
GAN 可以用于生成图像、音频、视频等各种类型的数据。它被广泛应用于图像修复、图像合成、图像风格转换、语音合成等领域。
阅读全文