【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
