生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个重要的领域，它通过两个神经网络进行对抗训练，以达到生成高质量数据的目的。以下是关于 GAN 的一个简单教程。

GAN 基础

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

  • 生成器：尝试生成与真实数据相似的数据。
  • 判别器：判断输入数据是真实数据还是生成器生成的数据。

实例：生成猫的图像

以下是一个使用 GAN 生成猫的图像的例子：

# 生成猫的图像代码

扩展阅读

更多关于 GAN 的内容，您可以阅读以下文章：

图片示例

下面展示了一张使用 GAN 生成的猫的图像：

Cat_GAN