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GAN是生成对抗网络（Generative Adversarial Network）的缩写。它是一种机器学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，通过对抗训练的方式来生成具有逼真性的数据样本。
GAN的工作原理是生成器和判别器之间的对抗博弈。生成器的目标是生成尽可能逼真的样本，而判别器的目标是区分生成器生成的样本和真实样本。两个模型相互竞争并不断调整自己的参数，直到生成器可以生成足够逼真的样本，以至于判别器无法区分真实样本和生成样本。
与传统的生成模型相比，GAN具有几个重要的不同之处：
- 对抗性训练：GAN通过生成器和判别器之间的对抗训练来实现样本生成。生成器和判别器相互竞争，这种对抗性的训练机制使得生成器可以学习到更真实的样本分布。
- 无需显式概率分布：传统的生成模型通常基于显式定义的概率分布，如高斯混合模型或变分自编码器。而GAN不需要对生成样本的概率分布进行显式建模，它直接学习从潜在空间到数据样本的映射。
- 无监督学习：GAN是一种无监督学习方法，因为它不需要标记的数据进行训练。生成器和判别器只需要使用未标记的真实样本进行对抗训练，就可以生成逼真的样本。
- 多样性和创造性：由于GAN的生成器学习了真实数据的分布，它可以生成具有多样性和创造性的样本。相比之下，传统的
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