生成对抗网络（GAN）是一类专为生成现实数据而设计的机器学习框架。GANs 起源于深度学习，由两个神经网络组成--生成器和判别器--在零和游戏中相互竞争。生成器创建与目标数据集相似的数据，而鉴别器则评估生成数据的真实性。这种相互作用提高了生成器的能力，使生成的结果越来越有说服力。
生成器网络：该组件可创建旨在模仿真实示例的虚假数据。它经过训练，优化其输出，使其在鉴别器看来尽可能真实。
判别器网络：区分真实数据和生成数据的二进制分类器。它的作用是通过提供样本质量反馈，推动生成器生成更真实的样本。
对抗性训练：对抗性 "一词反映了生成器和鉴别器之间的动态互动，前者试图欺骗后者，随着时间的推移增强生成器的能力。
GAN 在图像合成方面尤为有效，可生成高分辨率的逼真图像。例如，由NVIDIA 开发的StyleGAN 就以生成与真实照片无异的人脸而闻名。
在标注数据稀缺的情况下，GANs 可以生成逼真的数据增强，从而提高机器学习模型的鲁棒性。这种应用在医疗保健等行业中至关重要，因为在这些行业中，生成多样化的大型数据集往往具有挑战性。
医疗保健：GAN 通过增强图像或生成用于训练诊断模型的合成数据来协助医学成像。进一步了解人工智能在医疗保健领域的应用。
娱乐游戏行业利用 GAN 进行角色设计和环境生成，提供更丰富、更动态的游戏体验。了解人工智能在视频游戏开发中的作用。
虽然 GAN 擅长生成图像和类似数据，但其他模型，如变异自动编码器（VAE）和大型语言模型（LLM）则各有所长。变异自动编码器在生成具有定义分布的数据方面更为强大，而大型语言模型则侧重于生成连贯且与上下文相关的文本。
GAN 可以创建逼真的合成媒体，从而导致潜在的滥用，如创建深度伪造数据。它提出了有关数据真实性和隐私的重要伦理问题。要深入了解人工智能伦理实践，请浏览人工智能伦理。
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）在各个领域都具有变革潜力，从创建超逼真图像到以以前无法实现的方式增强数据集。随着这项技术的不断发展，如何把握其伦理意义对于负责任地部署仍然至关重要。
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