TensorFlow GAN 教程

生成对抗网络（GAN）是深度学习领域中一个非常有用的技术。下面是一些关于使用TensorFlow实现GAN的教程。

教程列表

GAN基础
TensorFlow GAN实现
GAN应用案例

GAN基础

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假数据，而判别器的目标是区分真实数据和生成器生成的假数据。

TensorFlow GAN实现

以下是一个简单的TensorFlow GAN实现示例：

import tensorflow as tf

# 生成器模型
def generator(z):
    # 实现生成器网络
    pass

# 判别器模型
def discriminator(x):
    # 实现判别器网络
    pass

# 训练GAN
def train_gan():
    # 训练GAN的代码
    pass

# 运行训练
train_gan()

GAN应用案例

GAN在许多领域都有应用，例如：

生成逼真的图像
文本生成
视频生成

更多关于GAN的应用案例，可以参考这里。