🔍 什么是 GAN？
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）是由 Goodfellow 等人 提出的深度学习模型，通过 生成器（Generator） 和 判别器（Discriminator） 的博弈过程，实现数据生成与真实性判断。
🧱 GAN 核心组件
- 生成器：学习从随机噪声生成逼真数据（如图像）
- 判别器：判断输入数据是真实样本还是生成样本
- 对抗过程：生成器试图欺骗判别器，判别器则不断提升鉴别能力
🛠️ TensorFlow 实现 GAN 的步骤
- 安装 TensorFlow：TensorFlow 官方文档
- 构建生成器与判别器网络
- 定义损失函数与优化器
- 训练模型并生成样本
📦 示例代码框架
import tensorflow as tf
# 定义生成器
def make_generator_model():
...
# 定义判别器
def make_discriminator_model():
...
# 训练循环
def train():
...
🌟 GAN 应用场景
- 图像生成（如动漫人脸、艺术创作）
- 数据增强（合成训练数据）
- 风格迁移（图像转换）