生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个强大的工具，它能够生成逼真的图像、音频和文本。本教程将带您入门 GAN 的基本概念和实现。

GAN 简介

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生成数据是否真实。两者相互对抗，最终生成器能够生成越来越逼真的数据。

GAN 的工作原理

  1. 判别器学习区分真实数据和生成数据。
  2. 生成器学习生成与真实数据难以区分的数据。
  3. 重复以上步骤，直到生成器生成的数据足够逼真。

实践示例

以下是一个简单的 GAN 示例，用于生成猫的图像。

1. 安装必要的库

pip install tensorflow numpy matplotlib

2. 编写代码

# GAN 模型代码

3. 运行模型

python gan_example.py

扩展阅读

想要深入了解 GAN 的原理和应用，可以阅读以下文章：

图片示例

猫的图像

猫的图像

猫的图像