GAN是 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）的缩写。它是一种深度学习模型，由一组生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。生成器的作用是基于给定的输入噪声数据生成类似真实数据的新数据，而判别器则负责判断生成器输出的数据是否与真实数据相似。GAN通过生成器和判别器之间的相互博弈来学习，从而产生越来越逼真的数据。
GAN在图像修复、图像生成、自然语言处理等多个领域都有广泛应用。例如，在图像修复中，GAN可以利用生成器学习图像中已知区域的特征，并据此预测并填补缺失区域的内容。
此外，GAN技术也在电力电子领域产生了显著影响。氮化镓（GaN）技术因其高速度、高效率和高效能，在射频功率放大器、射频开关等应用中得到了广泛应用。