生成对抗网络（GANs）是深度学习领域中的一种强大工具，常用于图像生成、风格迁移和图像到图像的转换等任务。下面将简要介绍 GAN 的基本概念和应用。
基本概念
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：尝试生成数据来欺骗判别器。
- 判别器：判断输入数据是真实数据还是生成数据。
应用
GANs 在许多领域都有应用，以下是一些常见的应用场景：
- 图像生成：生成逼真的图像，如图像合成、风格迁移等。
- 数据增强：通过生成额外的数据来帮助训练模型。
- 图像到图像的转换：将一种类型的图像转换为另一种类型的图像。
示例
以下是一个简单的 GAN 模型示例，用于生成猫的图像。
# 生成器代码示例
# 判别器代码示例
更多信息
想要了解更多关于 GAN 的信息，可以参考以下链接：
GAN 图像示例