生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一项重要技术。本教程将简要介绍 GAN 的基本概念和原理。

GAN 的定义

GAN 是一种无监督学习技术，由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成与真实数据相似的样本，而判别器的任务是区分生成器生成的样本和真实样本。

GAN 的工作原理

  1. 初始化：初始化生成器和判别器，通常使用随机权重。
  2. 训练过程：
    • 生成器生成一批样本。
    • 判别器对生成器和真实样本进行分类。
    • 使用梯度下降法更新生成器和判别器的权重。
  3. 重复步骤 2，直到生成器生成的样本越来越接近真实样本。

GAN 的应用

GAN 在图像处理、自然语言处理、语音合成等领域都有广泛的应用。

示例代码

以下是一个简单的 GAN 示例代码：

# 代码示例

更多代码示例和教程，请访问我们的 GAN 教程页面。

图片展示

生成器生成的样本

Generator_Sample

判别器分类结果

Discriminator_Classification_Result

希望这个简单的教程能帮助您了解 GAN 的基本概念和原理。如果您有任何疑问，请访问我们的 社区论坛 讨论。