生成对抗网络（GAN）是一种强大的机器学习模型，它通过两个神经网络——生成器和判别器——相互竞争来学习数据的分布。以下是一些常见的GAN实现方法：
1. 基础GAN
基础GAN是最简单的GAN结构，由一个生成器和两个判别器组成。
- 生成器：学习生成与真实数据分布相似的样本。
- 判别器：学习区分真实样本和生成样本。
2. DCGAN
DCGAN（Deep Convolutional GAN）是GAN的一种变体，它使用卷积层来构建生成器和判别器。
- 生成器：使用卷积层和转置卷积层来生成图像。
- 判别器：使用卷积层来区分真实图像和生成图像。
3. WGAN
WGAN（Watermarked GAN）是另一种GAN变体，它使用 Wasserstein 距离来度量生成器和判别器之间的差异。
- 生成器：生成与真实数据分布相似的样本。
- 判别器：学习区分真实样本和生成样本。
扩展阅读
更多关于GAN的实现和优化，可以参考以下链接：
图片展示
下面是一些GAN生成的图像示例：