生成对抗网络（GAN）是深度学习中一种强大的模型，它通过两个网络（生成器和判别器）之间的对抗来学习数据的分布。以下是一些关于 GAN 的基本概念和资源。
基本概念
- 生成器（Generator）：生成器网络的目的是生成看起来像是真实数据的数据。
- 判别器（Discriminator）：判别器网络的目的是区分真实数据和生成数据。
资源
- 入门教程：GAN 入门教程
- 开源代码：DCGAN 实现代码
- 论文推荐：Ian Goodfellow 的 GAN 论文
实例
以下是一个简单的 GAN 模型结构：
- 输入：随机噪声
- 输出：生成的图像
graph LR
A[随机噪声] --> B{生成器}
B --> C{生成图像}
C --> D{判别器}
D --> E{真实/生成}
图片示例
GAN 生成图像示例
希望这些信息能帮助您更好地理解 GAN。如果您有更多问题，欢迎访问我们的论坛进行讨论。