生成对抗网络 (GAN) 由两个神经网络组成: 生成器和鉴别器。生成器创建假数据，而鉴别器尝试区分真实数据和假数据。这两个网络在一个称为对抗训练的过程中一起训练。
生成器通过尝试创建更真实的数据来欺骗鉴别器来改进，而鉴别器在检测假数据方面变得更好。此迭代过程导致生成器创建越来越令人信服的合成数据，例如图像，文本或音频。
Gan用于图像生成、视频创建和数据增强等应用。它们对于在创造性任务中生成高质量、逼真的输出特别有用。
神经网络的主要组成部分有哪些？
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神经网络训练的数据管道是什么？
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网络通过根据预测误差调整神经元之间连接的权重来学习，通常使用反向传播等算法。这些网络可用于各种各样的任务，
SaaS初创企业面临的常见挑战有哪些？
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