生成对抗网络（GAN）是深度学习领域中的一个热门话题。本教程将带您一步步了解和实现GAN。
基础概念
GAN由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的任务是生成尽可能逼真的数据，而判别器的任务是区分生成器生成的数据和真实数据。
实践步骤
- 环境搭建：确保您的环境中已安装TensorFlow或PyTorch等深度学习框架。
- 数据准备：选择一个数据集，例如MNIST手写数字数据集。
- 定义模型：创建生成器和判别器的模型结构。
- 训练模型：通过训练数据来调整生成器和判别器的参数。
- 评估模型：使用生成器生成新的数据，并评估其质量。
代码示例
以下是一个简单的GAN代码示例：
# 使用PyTorch框架实现GAN
扩展阅读
想要深入了解GAN？可以阅读以下文章：
图片展示
GAN架构图