生成对抗网络(GAN)是干什么用的? 🤔

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，它由两个神经网络组成：生成器和判别器。这两个网络相互竞争，共同提升彼此的能力。生成器的任务是创建看起来像真实数据的新样本，而判别器的任务则是区分生成的数据与真实数据之间的差异。通过这种竞争机制，GAN能够学习到数据的复杂分布，进而生成逼真的新数据。例如，它可以用于图像生成、视频制作、风格迁移等场景。此外，GAN还被广泛应用于增强现实、虚拟现实、游戏开发等领域，为用户提供了更加丰富和真实的体验。🚀

通过不断训练和优化，GAN展示了其强大的创造力和想象力，为我们带来了无限可能。🌟

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