GAN 深度学习教程

生成对抗网络（GAN）是深度学习领域中一种重要的模型，它由生成器和判别器两部分组成。以下是一些关于 GAN 的基本概念和教程。

基本概念

GAN 通过以下步骤工作：

1. 生成器：生成器尝试生成看起来像真实数据的样本。
2. 判别器：判别器尝试区分生成器生成的样本和真实样本。
3. 对抗训练：生成器和判别器不断进行对抗训练，生成器试图欺骗判别器，而判别器试图正确分类样本。

教程资源

以下是一些关于 GAN 的教程资源：

• GAN 教程 - 简单易懂
• GAN 深度学习实战

图片示例

下面展示了一个 GAN 生成的图像示例：

通过这个示例，我们可以看到 GAN 生成的图像已经非常接近真实图像。

总结

GAN 是一种强大的深度学习模型，可以生成高质量的数据。希望这篇教程能够帮助您更好地理解 GAN。