生成对抗网络（GAN）是深度学习中一种强大的生成模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。以下是一些关于GAN的基础知识和教程。
基本概念
GAN的工作原理是生成器和判别器之间的对抗性训练。生成器的目标是生成尽可能逼真的数据，而判别器的目标是区分生成器和真实数据。通过这种对抗性训练，生成器可以学会生成越来越逼真的数据。
教程列表
实例图片
下面是一个GAN生成的图像示例。
扩展阅读
想要更深入地了解GAN，可以阅读以下文章：
生成对抗网络（GAN）是深度学习中一种强大的生成模型，它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。以下是一些关于GAN的基础知识和教程。
GAN的工作原理是生成器和判别器之间的对抗性训练。生成器的目标是生成尽可能逼真的数据，而判别器的目标是区分生成器和真实数据。通过这种对抗性训练，生成器可以学会生成越来越逼真的数据。
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