生成对抗网络（GAN）是一种强大的机器学习模型，它通过两个相互竞争的神经网络来生成数据。以下是一个简单的GAN教程，帮助您了解GAN的基本原理和应用。
GAN 简介
GAN由两个神经网络组成：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真实数据和生成数据。
GAN 工作原理
- 初始化生成器和判别器。
- 判别器对真实数据和生成数据进行分类。
- 生成器生成数据，判别器对其进行分类。
- 更新生成器和判别器的权重，使生成数据更接近真实数据。
GAN 应用
GAN在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 图像生成
- 视频生成
- 语音合成
- 生成对抗样本
GAN 示例
扩展阅读
如果您想了解更多关于GAN的信息，可以访问以下链接：
希望这个教程能帮助您更好地理解GAN。