深度学习教程：GAN 基础

生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个热门的领域，它允许我们生成与真实数据分布相似的新数据。以下是一些关于 GAN 基础的教程和资源。

GAN 简介

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像真实数据的数据，而判别器的目标是区分真实数据和生成数据。

• 生成器：尝试创建看起来像真实样本的数据。
• 判别器：试图区分真实样本和生成样本。

教程资源

以下是一些关于 GAN 的基础教程资源：

• GAN 简介
• GAN 实践教程

实例分析

让我们通过一个简单的例子来理解 GAN 的工作原理。

• 实例：使用 GAN 生成猫的图片。

# 伪代码
generator = build_generator()
discriminator = build_discriminator()
# 训练过程

图片示例

下面是一个 GAN 生成的猫的图片示例。

总结

GAN 是一个强大的工具，可以用于各种应用，如图像生成、数据增强等。希望这些资源能帮助你更好地理解 GAN 的基础。

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