一、说明
GAN（Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型，它由两个神经网络组成：一个生成网络和一个判别网络。生成网络学习如何生成类似于给定数据集的新数据，而判别网络则学习如何区分生成网络生成的数据和原始数据。这两个网络相互竞争，使得生成器越来越接近于生成真实数据，判别器越来越接近于准确地识别真实数据和生成数据。GAN 已经在许多领域中取得了成功，如图像处理、自然语言处理等。
二、模型发展史介绍
深度强化学习将人工神经网络与强化学习框架相结合，帮助软件代理学习如何实现目标。也就是说，它将函数近似和目标优化结合在一起，将状态和操作映射到它们带来的奖励。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-537432.html
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