什么是生成对抗网络（GAN）？它的主要特征是什么？GAN有哪些训练过程？下面web建站小编给大家简单介绍一下！
生成对抗网络(gan)是一个生成模型，由两个神经网络组成:生成器和鉴别器。他们通过对抗训练，使生成器产生更真实的样本，从而实现对数据分布的学习。
GAN的主要特征有以下几点：
1、生成器(Generator)：产生样本数据的神经网络，试图生成尽可能真实的样本以欺骗判别器。
2、判别器(Discriminator)：判断样本是否来自真实数据的神经网络，试图尽可能准确地分类样本是否真实。
3、对抗(Adversarial)：生成器和判别器相互对抗并促进对方提高效果的过程。判别器提高效果促使生成器产生更加真实的样本，生成器提高效果迫使判别器更加精确地判断。
4、损失函数：生成器利用判别器的损失函数来更新权重，判别器利用自己的损失函数来更新。
GAN的训练过程有哪些：
1、提供带标记的数据集(真实样本和生成样本)
2、前向传播判别器，计算损失并更新判别器权重
3、前向传播生成器，利用判别器的损失函数计算生成器损失并更新生成器权重
4、重复2-3步骤，对抗迭代直到收敛
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