数字生成是深度学习中的经典任务，常用于手写数字、艺术创作等场景。以下是核心方法与实践指南：
1. 常见生成模型
GANs（生成对抗网络）
通过生成器与判别器的对抗训练，可生成高质量数字图像VAEs（变分自编码器）
基于概率建模的生成方法，适合生成带有不确定性数字扩散模型
通过逐步去噪声过程生成数字，效果优于传统方法
2. 实践建议
- 推荐使用MNIST数据集进行入门训练
- 可尝试结合深度学习实战教程提升编码能力
- 注意调整学习率与批次大小以优化生成效果
3. 扩展阅读
如需深入了解生成模型的数学原理，可参考GANs数学详解路径