生成对抗网络GAN简介
本文分享自天翼云开发者社区《生成对抗网络GAN简介》，作者：王****青生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是一种深度敏感词模型，用于生成具有高度逼真度的新数据，如图像、音频、文本等。GAN 是由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出的，其核心思想是通过两个神经网络，即生成器和判别器，相互竞争和协作来实现数据生成的目的。GAN 的基本框架和训练过程如下图所示：其中，生成器（Generator）用于生成新数据，判别器（Discriminator）用于判断生成器生成的数据是否真实。生成器和判别器的训练过程是相互竞争和协作的。具体来说，生成器的目标是生成尽可能逼真的数据，使得判别器无法区分生成的数据和真实数据的差异；判别器的目标...阅读全文
