生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个热门的领域，它允许你生成看起来非常真实的图像。以下是一些基础的 GAN 教程，适合初学者入门。

教程列表

GAN 基础

GAN 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成看起来真实的图像，而判别器的目标是区分真实图像和生成图像。

  • 生成器：试图生成与真实数据分布相似的样本。
  • 判别器：判断一个样本是来自真实数据集还是生成器。

GAN 实现

实现一个简单的 GAN 需要以下步骤：

  1. 准备数据集。
  2. 设计生成器和判别器网络。
  3. 训练网络。

在 这里 你可以找到更高级的 GAN 实现教程。

GAN 应用

GAN 在很多领域都有应用，比如：

  • 图像生成：生成逼真的图像，如图像到图像的转换。
  • 视频生成：生成逼真的视频。
  • 文本生成：生成逼真的文本。

下面是一个 GAN 生成的图像示例：

GAN 图像生成

希望这个教程能帮助你入门 GAN！