生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络，简称 GAN，是一种利用深度学习技术（如卷积神经网络）进行生成式建模的创新方法。生成式建模是机器学习中无监督学习的一项重要任务，其核心在于自动识别并学习输入数据中的规律和模式，目的是让模型能够生成或输出新的示例，这些示例与原始数据集中的样本具有高度相似性，令人信服。