生成式网络（Generative Network）的核心目标是从随机噪声中生成逼真的数据样本。它背后的核心理念是 学习数据的分布，从而可以“生成”与真实数据相似的新样本。最典型的生成式网络是 生成对抗网络（GAN, Generative Adversarial Network）。 让我们从 GAN 的基本原理 开始。
GAN
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底部，通过 PRISMA 测量的 SWIR 中模拟的大气顶部辐射光谱，针对两种不同的甲烷柱浓度 (XCH4)，就像刚刚提到的，甲烷柱浓度比较高的时候，其辐射值也相应地降低了。