生成对抗网络

生成对抗网络（GANs）是一种神经网络架构，旨在生成与训练数据相似的新数据。它们由两个网络组成：生成器（generator）创建新的数据实例，判别器（discriminator）评估生成数据的真实性。这两个网络在对立过程中进行训练，其中生成器试图欺骗判别器，而判别器试图区分真实数据和生成数据。这种竞争促使两个网络都不断改进，最终使生成器产生高度真实的数据。