生成对抗网络（GANs）是一种深度学习模型，由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成数据，而判别器负责判断生成数据是否真实。以下是 GANs 的一些基本原理和实现方法。

GANs 原理

  1. 生成器：生成器尝试生成与真实数据分布相似的数据。
  2. 判别器：判别器判断输入数据是真实数据还是生成器生成的数据。
  3. 对抗训练：生成器和判别器不断进行对抗训练，生成器试图欺骗判别器，而判别器试图识别出生成器生成的数据。

GANs 实现方法

  1. 选择合适的网络结构：生成器和判别器都可以使用卷积神经网络（CNN）。
  2. 损失函数：常用的损失函数有二元交叉熵损失和二元交叉熵损失加上 L1 损失。
  3. 优化器：Adam 优化器是常用的优化器。

代码示例

以下是一个简单的 GANs 代码示例：

# 生成器和判别器的代码

查看更多 GANs 代码示例

相关资源

GANs 模型结构图