什么是生成对抗网络 (GaN) ？

生成对抗网络，或简称 GAN，是一种使用深度学习方法（例如卷积神经网络）进行生成建模的方法。

生成式建模是机器学习中的一项无监督学习任务，它涉及自动发现和学习输入数据中的规律或模式，从而使模型可用于生成或输出可能从原始数据集中提取的新示例。

GaN 是一种训练生成模型的巧妙方法，通过将问题构建为具有两个子模型的监督学习问题：我们训练生成新示例的生成器模型，以及尝试将示例分类为真实示例的判别器模型（来自域）或伪造（生成）。这两个模型在零和游戏中一起训练，对抗性，直到鉴别器模型被愚弄了大约一半的时间，这意味着生成器模型正在生成似是而非的例子。

GaN 是一个令人兴奋且瞬息万变的领域，它兑现了生成模型在一系列问题领域生成真实示例的能力，尤其是在图像到图像的翻译任务中，例如将夏天的照片翻译成冬天或白天的照片到晚上，并生成逼真的物体、场景和人物照片，即使是人类也无法分辨是假的。

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