生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由生成器和判别器组成，用于生成与真实数据分布相似的数据。下面将为您介绍GAN的基本概念和原理。
基本原理
GAN由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。
- 生成器：负责生成新的数据样本，其目标是生成尽可能真实的数据。
- 判别器：负责判断一个数据样本是真实数据还是生成器生成的数据。
GAN的训练过程是生成器和判别器之间的博弈，生成器试图生成更真实的数据，而判别器则试图更准确地判断数据样本的真实性。
实例教程
以下是一个简单的GAN实例教程，您可以通过以下链接了解详细步骤：GAN实例教程
图片示例
GAN架构图
总结
GAN是一种强大的深度学习模型，在图像生成、数据增强等领域有着广泛的应用。希望这篇入门教程能帮助您更好地理解GAN。