GAN 基础教程

生成对抗网络（GAN）是一种强大的机器学习模型，广泛应用于图像生成、图像编辑、风格迁移等领域。本教程将为您介绍 GAN 的基本概念和实现方法。

基本概念

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尽可能逼真的数据，而判别器的目标是区分生成器和真实数据。

• 生成器：负责生成数据，通常是一个神经网络。
• 判别器：负责判断数据是真实还是生成，也是一个神经网络。

实现方法

以下是一个简单的 GAN 实现步骤：

1. 初始化：初始化生成器和判别器。
2. 训练：交替训练生成器和判别器。
   • 生成器生成数据。
   • 判别器判断数据。
   • 更新生成器和判别器的参数。
3. 评估：评估生成器的性能。

示例代码

以下是一个简单的 GAN 代码示例：

# 代码示例

扩展阅读

如果您想了解更多关于 GAN 的内容，可以阅读以下文章：

• GAN 简介
• GAN 应用

GAN 图像示例

希望这个教程能帮助您了解 GAN 的基本概念和实现方法。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言。