解释什么是生成对抗网络 (GAN).
生成对抗网络 (GAN) 是一种人工智能机器学习模型,由两个深度神经网络组成,这些神经网络在零和游戏中相互竞争.该竞赛的最终目标是提高可以传递为真实数据的新合成数据实例的生成.其中一个神经网络是生成器,它创建了假数据实例来试图欺骗第二个神经网络,即歧视器.歧视器的工作是确定生成器创建的数据实例是真实的还是假的.在训练过程中,生成器学习创建越来越多的现实的数据,而歧视器学习识别越来越好.在这种前后的训练过程中,生成器继续进行,直到生成器创建如此现实的数据,因此歧视器不再能够确定它是真实的还是假的.这种生成器可以确定生成真实数据,甚至在许多类似的应用程序中,如语音合成,语音生成,语音生成,语音生成等.