生成对抗网络(GANs)

生成对抗网络（GANs）是一类特殊的人工智能（AI）算法，用于无监督的机器学习，由两个相互竞争的神经网络系统实现。生成对抗网络由一个生成模型和一个判别模型组成，前者根据给定的输入创建合成数据，后者则决定生成的数据是否真实。

GANs被用于各种应用，主要是图像合成、文本到图像的转换、视频分析，最近还被用于自动驾驶汽车。最强大的应用之一是创建实际不存在的人、物和场景的逼真图像。GANs有助于解释视觉上的复杂环境，驱动物体和手势识别，甚至可以预测视频内容中的未来帧。

GANs最早由计算机科学家Ian Goodfellow、Jean Pouget-Abadie、Mehdi Mirza、Bing Xu、David Warde-Farley、Sherjil Ozair、Aaron Courville和Yoshua Bengio于2014年开发，他们将生成式建模与深度学习技术相结合。它的目的是通过两个作为对手的竞争模型来训练没有标签或监督的模型。

生成式模型的任务是比其判别式模型更好地捕捉训练集的数据分布。鉴别性模型从生成性模型中获取样本并确定它们是否真实。这两个模型同时进行训练，以提高彼此的性能，两个模型逐渐提高其性能，直到达到平衡。

GANs是强大的工具，可以学习复杂的映射并产生新的数据点。随着技术的不断进步，GANs有可能成为计算机视觉、自然语言处理、数据分析等领域的一个宝贵工具。