GANs 深度学习教程

生成对抗网络（GANs）是一种用于生成数据、进行数据增强和进行图像合成的强大深度学习工具。以下是一些关于 GANs 的基本概念和教程。

GANs 简介

GANs 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器试图生成看起来与真实数据相似的样本，而判别器则试图区分真实样本和生成样本。这两个网络相互竞争，生成器不断改进其生成技巧，而判别器不断学习区分真实和虚假样本。

教程资源

以下是一些关于 GANs 的教程资源：

• GANs 入门教程
• GANs 代码示例

图片示例

下面展示了一个 GAN 生成图像的例子。

扩展阅读

如果您想深入了解 GANs，以下是一些推荐的扩展阅读资源：

• 《生成对抗网络：原理与实现》
• 《深度学习与GANs》

希望这些资源能帮助您更好地理解 GANs。