GAN 教程

生成对抗网络（GAN）是深度学习中一种强大的模型，它通过两个神经网络——生成器和判别器——之间的对抗训练来生成数据。以下是一些基础的 GAN 教程资源，帮助您更好地理解这一概念。

基础概念

• 生成器（Generator）：负责生成数据。
• 判别器（Discriminator）：负责判断生成的数据是否真实。

教程列表

1. 入门教程：这是一个非常适合初学者的教程，详细介绍了 GAN 的基本原理和应用。

   • 入门教程

2. 实战案例：通过实际案例学习如何使用 GAN 来生成图像。

   • 实战案例

3. 进阶技巧：对于已经有一定基础的用户，这个教程提供了更多高级技巧和优化方法。

   • 进阶技巧

4. 论文解读：想要深入了解 GAN 的原理，可以阅读一些经典的论文。

   • 论文解读

图片示例

下面是一个 GAN 生成的图像示例：

希望这些资源能帮助您更好地理解 GAN 的原理和应用。如果您有任何疑问，欢迎在评论区留言。