生成对抗网络（GAN）是什么？

生成对抗网络（GAN）是一种用于生成模型的深度学习模型。它由两个部分组成：生成器和判别器。生成器使用随机噪声作为输入来生成假数据，而判别器则尝试区分真实数据和生成器生成的假数据。在训练过程中，生成器和判别器相互对抗，生成器试图生成越来越逼真的假数据，而判别器则试图区分真实数据和假数据。通过反复迭代训练，GAN能够生成高质量的、与真实数据非常相似的假数据。GAN已经被广泛应用于图像、音频、文本等领域的生成任务，它在人工智能领域有着广泛的应用前景。