生成式对抗网络（GAN）：原理、结构与创新应用
### 生成式对抗网络（GAN）：原理、结构与创新应用 生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是一种强大的生成模型，由 **生成器（Generator）** 和 **判别器（Discriminator）** 两部分组成，通过对抗学习生成高质量的数据。它在 **图像生成**、**视频合成** 等领域有着广泛的应用。下面我们将详细讲解 GAN 的原...
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### 强化学习：原理、算法与应用 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，专注于如何让智能体（Agent）通过与环境（Environment）的交互来学习最优策略。它在 **机器人控制**、**游戏**、**自动驾驶** 等领域有着广泛的应用。下面我们将详细介绍强化学习的原理、算法以及前沿应用。 --- ### 1. 强化学习的基本原理 ...