生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个非常有用的工具，它能够生成高质量的图像。以下是一些关于 GAN 的基本概念和教程。
基本概念
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数据，而判别器的任务是判断数据是真实数据还是生成器生成的数据。
- 生成器：试图生成与真实数据相似的数据。
- 判别器：判断数据是真实数据还是生成器生成的数据。
教程资源
以下是一些关于 GAN 的教程资源：
图片示例
GAN 可以生成非常逼真的图像，以下是一些示例：
总结
GAN 是一个强大的工具，可以用于图像生成、数据增强等多个领域。希望这个简单的教程能帮助你入门 GAN。