GAN通常指的是生成对抗网络。
生成对抗网络是一种深度学习模型，由两个神经网络组成：一个是生成器，另一个是判别器。生成器的任务是生成尽可能真实的数据样本，而判别器的任务是判断输入的数据样本是真实的还是由生成器生成的。
在训练过程中，生成器和判别器进行对抗学习。生成器努力生成更真实的数据来欺骗判别器，而判别器则努力提高自己的鉴别能力，以区分真实数据和生成数据。通过这种对抗学习，GAN能够生成高度逼真的数据样本。
举例来说，如果我们想要生成一些逼真的图像，可以使用GAN。生成器会尝试生成图像，而判别器会评估这些图像的真实性。随着时间的推移，生成器会逐渐改进其生成的图像，直到判别器无法区分真实图像和生成图像为止。这样，我们就可以使用GAN生成高质量的图像数据。
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