【生成式对抗网络】GANs在数据生成、艺术创作,以及在增强现实和虚拟现实中的应用
生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)在数据生成领域具有显著的应用价值。GANs通过生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个相互竞争的神经网络,不断迭代优化,从而生成高质量的数据样本。这一技术在数据增强方面尤为重要,特别是在数据稀缺或难以获取的领域,如医疗影像分析、自动驾驶等。GANs能够生成与真实数据相似的新数据样本,从而扩充数据集规模,提高模型的泛化能力。此外,GANs还可以用于生成仿真数据,如金融领域中的股票价格走势,用于训练预测模型,提高预测准确性