簡述一下，何謂對抗式生成模型GAN?

生成式對抗網路 (GAN) 是一種深度學習架構。它訓練兩個神經網路來彼此競爭，從指定的訓練資料集中產生更真實的新資料。例如，您可以從現有的影像資料庫中產生新影像，或從歌曲資料庫中產生原始音樂。GAN 之所以被認為具有對抗性，是因為它可以訓練兩個不同的網路並使它們相互對抗。一個網路採取輸入資料範例，並儘可能多地修改來產生新資料。另一個網路會嘗試預測產生的資料輸出是否屬於原始資料集。換言之，預測網路確定產生的資料是虛假還是真實。系統會產生較新的改進版假資料值，直至預測網路無法再區分虛假資料與原始資料。

對抗式生成模型（Generative Adversarial Network, GAN）是一種機器學習框架，主要由兩個神經網絡組成：生成器和判別器。生成器負責生成假數據，而判別器則判斷輸入數據是真實的還是生成的。這兩個網絡通過對抗過程進行訓練，生成器逐步改善生成的數據質量，以騙過判別器，而判別器則不斷提高辨識能力。最終，目標是讓生成器生成的數據難以與真實數據區分開來。這種方法廣泛應用於圖像生成、視頻合成和其他創作領域。