欢迎来到深度学习入门教程！在这里，我们将带你一步步了解生成对抗网络（GAN）的基础知识，并学习如何构建一个简单的GAN模型。
什么是GAN？
GAN（生成对抗网络）是一种深度学习模型，由两部分组成：生成器和判别器。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真实数据和生成数据。两者相互对抗，最终生成器能够生成越来越逼真的数据。
教程内容
GAN基础
- GAN的概念和原理
- 生成器和判别器的结构
- 训练过程和损失函数
构建GAN
- 使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架
- 实践示例：生成手写数字
扩展阅读
图片展示
生成器结构
判别器结构
总结
通过本教程，你将了解到GAN的基本概念和构建方法。希望这个教程能帮助你入门深度学习领域，并激发你对GAN的进一步探索。