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1. GAN 的基本原理
GAN 的核心思想是通过生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练，使生成器能够生成逼真的数据。生成器的目标是生成与真实数据分布一致的样本，而判别器的目标是区分真实数据和生成数据。
1.1 生成器（Generator）
生成器 接收随机噪声
作为输入，生成与真实数据相似的样本
。
公式：
生成器的输出为：
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