生成对抗网络（GAN）教程

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是一种深度学习模型，由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。它们相互对抗，生成器试图生成尽可能逼真的数据，而判别器试图区分真实数据和生成数据。

GAN 的工作原理

1. 判别器：学习区分真实数据和生成数据。
2. 生成器：学习生成与真实数据相似的数据。

GAN 的应用

GAN 在多个领域都有应用，包括：

• 图像生成
• 图像修复
• 视频生成
• 自然语言处理

快速入门

以下是一些 GAN 的快速入门资源：

• GAN 简介
• GAN 模型结构
• GAN 实践案例

图像生成示例

以下是一个使用 GAN 生成图像的示例：

总结

GAN 是一种强大的深度学习工具，可以用于多种任务。通过本教程，您应该对 GAN 有了一定的了解。希望您能进一步探索并应用 GAN。

更多 GAN 资源