Generative adversarial network - Wikipedia
A generative adversarial network (GAN) is a class of machine learning frameworks and a prominent framework for approaching generative artificial intelligence. The concept was …
图解 生成对抗网络GAN 原理 超详解_gan原理图-CSDN博客
Nov 19, 2025 · 本文详细介绍了生成对抗网络（GAN）的基本原理和工作流程，包括生成模型和判别模型的博弈过程，以及GAN在训练过程中的损失函数。
对抗生成网络（Generative Adversarial Network, GAN） - 知乎
对抗生成网络（Generative Adversarial Network, GAN）是一种通过对抗训练生成高质量数据的深度学习模型，由Ian Goodfellow等人于2014年提出。
什么是生成对抗网络 (GAN)？ | Google Cloud
生成对抗网络 (GAN) 是一种 深度学习 架构，通过两个相互竞争的神经网络生成新数据。 这两个网络（生成器和判别器）通过对抗训练，有助于生成更准确的输出结果。
生成对抗网络_百度百科
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由生成模型和判别模型组成，通过对抗训练估测数据分布。 生成对抗网络包含生成模型G和判别模型D，前者负责捕捉样本数据分布，后者作为二 …
深度学习7:生成对抗网络 – Generative Adversarial Networks | GAN
Dec 13, 2024 · 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。
什么是 GAN？- 生成对抗网络详解 - AWS
什么是 GAN，企业如何及为何使用生成对抗网络，以及如何结合使用 GAN 与 AWS。
生成对抗网络 - 维基百科，自由的百科全书
生成对抗网络 （英語： Generative Adversarial Network，简称 GAN）是 非监督式学习 的一种方法，通過两个 神经網路 相互 博弈 的方式进行学习。
什么是GAN，生成式对抗网络（Generative Adversarial Network）
生成式对抗网络（GAN，英文全称Generative Adversarial Network）是一种模型，由于其生成高质量、真实数据的能力，近年来获得了极大的关注。 GAN已被用于广泛的应用中，包括图像合 …
什么是生成式对抗网络 (GAN)？| IBM
生成式对抗网络 (GAN) 是一种机器学习模型，旨在通过学习现有训练数据集的模式来生成现实数据。 它使用深度学习技术，在无监督学习框架内运行，其中两个神经网络对抗工作，一个生成 …