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生成对抗网络（GAN）与循环生成对抗网络（CycleGAN）
生成对抗网络（GAN）是一种创新的生成模型，它由两个核心神经网络构成：生成器和判别器。生成器的任务是从随机噪声中创建数据，而判别器则负责区分生成的数据与真实数据。在训练过程中，生成器逐渐学会生成更加逼真的数据，与此同时，判别器也在不断提升其识别生成数据与真实数据的能力。
循环生成对抗网络（CycleGAN）是GAN的一个衍生版本，它专门用于将一种类型的图像转换成另一种类型，而无需依赖于成对的数据样本。CycleGAN包含两个生成器和两个判别器。一个生成器负责将图像A转换为图像B，另一个则将图像B还原回图像A。判别器在此过程中负责区分生成图像与真实图像。经过训练，CycleGAN能够学会将图像A转换为图像B，并能够无损地将其转换回图像A，从而实现高质量的图像转换。
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