GAN 深度学习教程

生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个非常重要的领域，它通过两个神经网络（生成器和判别器）相互对抗来学习数据的分布。以下是一些GAN的基础概念和教程。

基础概念

• 生成器（Generator）：负责生成数据。
• 判别器（Discriminator）：负责判断生成的数据是否真实。

教程列表

1. 入门教程 - 介绍GAN的基本原理和实现。

   • Python 实现 GAN

2. 进阶教程 - 深入探讨GAN的高级主题，如风格迁移、条件GAN等。

   • 条件GAN和风格迁移

3. 应用案例 - 展示GAN在各个领域的应用。

   • GAN在图像生成中的应用

图片展示

GAN可以生成非常逼真的图像，以下是一些例子：

扩展阅读

如果你对GAN有更深入的兴趣，可以阅读以下资料：

• 《Generative Adversarial Nets》 - GAN的原始论文。

希望这些教程能够帮助你更好地理解GAN！