生成對抗網路GAN

 （Generative Adversarial Networks，簡稱 GAN）

二、 GAN 的主要優勢

非監督式學習： 與傳統需要大量人工標註資料的監督式學習不同，GAN 可以直接從無標籤的原始資料中學習潛在的資料分佈。  強大的生成能力： 能夠產出細節豐富、高度逼真的高維度資料（如高解析度影像）。