生成对抗网络（GAN）是深度学习中一种强大的模型，它通过两个相互对抗的神经网络来生成数据。以下是一些关于GAN的基础知识和教程。
GAN 简介
GAN 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成数据，而判别器的任务是区分真实数据和生成数据。
- 生成器：试图生成看起来像真实数据的数据。
- 判别器：试图区分真实数据和生成数据。
GAN 教程
以下是一些关于GAN的教程资源：
图片示例
GAN架构图
通过GAN，我们可以生成各种有趣的数据，如图像、音频和文本等。
总结
GAN 是一种强大的深度学习技术，它在图像生成、数据增强和风格迁移等领域有着广泛的应用。希望以上教程能帮助您更好地理解GAN。