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生成对抗网络（GAN）在艺术创作中的应用

1.GAN的基本原理

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN的基本原理是通过两个神经网络的对抗过程来生成新的数据。这两个网络分别是生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。

1.1生成器（Generator）

生成器网络的目标是生成尽可能逼真的数据，这些数据可以是图像、音乐、文本等任何形式的艺术作品。生成器通常从一个随机噪声向量（通常是一个高斯分布）开始，通过一系列的变换和映射，将这个噪声向量转换成一个与训练数据集中的样本