生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是深度学习中一种强大的生成模型，由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。以下是一些关于生成对抗网络案例的教程，帮助你更好地理解和应用GAN。

案例一：生成逼真的人脸图像

GAN在生成逼真的人脸图像方面表现出色。以下是一个简单的案例教程：

  1. 数据准备：收集大量人脸图像数据。
  2. 模型构建：构建生成器和判别器模型。
  3. 训练过程：迭代训练生成器和判别器，直至生成器能够生成逼真的人脸图像。

更多关于人脸图像生成的教程，请参考人脸图像生成教程。

案例二：生成手写数字

GAN在手写数字生成方面也有很好的表现。以下是一个简单的案例教程：

  1. 数据准备：使用MNIST数据集。
  2. 模型构建：构建生成器和判别器模型。
  3. 训练过程：迭代训练生成器和判别器，直至生成器能够生成逼真的手写数字。

更多关于手写数字生成的教程，请参考手写数字生成教程。

案例三：图像超分辨率

GAN在图像超分辨率方面也有应用。以下是一个简单的案例教程：

  1. 数据准备：收集低分辨率图像和高分辨率图像对。
  2. 模型构建：构建生成器和判别器模型。
  3. 训练过程：迭代训练生成器和判别器，直至生成器能够生成高质量的超分辨率图像。

更多关于图像超分辨率的教程，请参考图像超分辨率教程。

GAN架构图