生成对抗网络 (, ) 是由 等人在 年提出的一种强大的深度学习模型，可以用于生成新数据样本，比如图像、音频、文本等。 包含两个神经网络：生成器和判别器。生成器根据输入的噪声信号生成一些伪造的数据样本，而判别器则负责判断该数据样本是真实的还是伪造的。在本节中，首先阐述生成对抗网络的理论基础，然后使用 构建生成对抗网络模型。
生成对抗网络 (, ) 是由 等人在 年提出的一种强大的深度学习模型，可以用于生成新数据样本，比如图像、音频、文本等。 包含两个神经网络：生成器和判别器。生成器根据输入的噪声信号生成一些伪造的数据样本，而判别器则负责判断该数据样本是真实的还是伪造的。在本节中，首先阐述生成对抗网络的理论基础，然后使用 构建生成对抗网络模型。