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生成对抗网络（GAN）作为一种新型的生成模型，通过生成器和判别器的对抗式训练，能够生成极为逼真的数据，尤其在图像生成和风格转换等任务中取得了巨大的成功。尽管GAN存在一些训练难度和模式崩溃等问题，但随着技术的进步，许多改进方法已被提出并应用于实际问题中。随着生成模型的不断发展，GAN的应用前景仍然非常广阔，值得我们继续深入探索。
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是一种通过对抗性训练生成数据的深度学习模型。自2014年由Ian Goodfellow等人提出以来，GANs在图像生成、图像修复、图像超分辨率、语音生成等领域取得了突破性进展。本文将深入探讨GAN的基本原理、核心结构、训练方法、发展历程以及应用场景，并分析GAN在实践中面临的挑战和未来的研究方向。
生成对抗网络
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