GAN 源码分析

生成对抗网络（GAN）是深度学习领域中的一种重要技术，它通过两个神经网络（生成器和判别器）之间的对抗训练来生成高质量的数据。以下是对 GAN 源码的一些分析。

1. GAN 的基本结构

GAN 由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。

• 生成器：将随机噪声转换为数据分布的样本。
• 判别器：判断样本是真实数据还是生成器生成的数据。

2. 源码分析

以下是一个简单的 GAN 源码示例：

import tensorflow as tf

# 生成器模型
def generator(z):
    # ...（模型定义）
    return x

# 判别器模型
def discriminator(x):
    # ...（模型定义）
    return y

# 训练过程
for epoch in range(num_epochs):
    # ...（生成器、判别器训练过程）
    pass

3. 扩展阅读

想要了解更多关于 GAN 的知识，可以阅读以下文章：

• GAN 简介
• 如何训练 GAN

4. 图片展示

GAN 的核心思想是通过对抗训练来生成高质量的数据。以下是一些 GAN 生成的图像示例：

希望这些内容能够帮助您更好地理解 GAN 的源码。