生成对抗网络 (GAN) 教程

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是一种深度学习模型，由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。它们在训练过程中相互对抗，最终生成逼真的数据。

GAN 的工作原理

1. 判别器：判断输入数据是真实数据还是生成器生成的数据。
2. 生成器：生成尽可能逼真的数据来欺骗判别器。

GAN 的应用

GAN 在许多领域都有应用，例如：

• 图像生成：生成逼真的图像、视频等。
• 图像编辑：改变图像中的某些元素，如去除水印、修复破损的图片等。
• 数据增强：在训练深度学习模型时，通过生成新的数据来增加数据集的大小。

实践指南

安装依赖

pip install tensorflow-gpu

示例代码

# 生成器代码示例
def generator():
    # 生成器代码
    pass

# 判别器代码示例
def discriminator():
    # 判别器代码
    pass

扩展阅读

更多关于 GAN 的内容，可以阅读本站的GAN 深入教程。

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GAN 图像生成示例

GAN 应用示例