A generative adversarial network (GAN) is a class of machine learning frameworks and a prominent framework for approaching generative artificial intelligence. The concept was …

2025年3月10日 · GANs are a class of neural networks that autonomously learn patterns in the input data to generate new examples resembling the original dataset. GAN’s architecture …

2022年8月15日 · 生成对抗网络（GAN）是一类用于无监督机器学习的人工智能算法，由在零和游戏框架中相互竞争的两个神经网络系统实现。

GAN是Generative Adversarial Nets（生成式对抗网络）的简称，是深度学习在图像生成方面的开山之作。 GAN是造假者与打假者之间的零和博弈游戏。 我们通过循环交替训练造假者与打假 …

2024年10月20日 · GAN的全称是Generative adversarial network，中文翻译过来就是生成对抗网络。 生成对抗网络其实是两个网络的组合：生成网络 (Generator)负责生成模拟数据；判别网络 …

生成對抗網路 （英語： Generative Adversarial Network，簡稱 GAN）是 非監督式學習 的一種方法，通過兩個 神經網路 相互 博弈 的方式進行學習。 該方法由 伊恩·古德費洛 等人於2014年 …

2024年12月25日 · 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称 GAN）是一类用于无监督机器学习的人工智能算法，通过两个神经网络在零和博弈框架中相互竞争来实现。 这项技 …

GAN的核心思想：采用对抗机制从大量数据中训练模型，学习真实数据的分布，使训练后的模型能够产生真实数据分布中的样本，即能够生成之前不存在，却很真实的样本。

2025年3月3日 · 生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN） 是由 Ian Goodfellow 等人于 2014 年提出的一种深度学习模型。 GAN 的核心思想是通过两个神经网络的对抗训练来 …

在人工智能（AI）领域，生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）已经成为一项重要的技术。 尤其在数据增强（Data Augmentation）领域，GAN提供了一种创新的方式来生成 …