生成对抗网络（GAN）是一种强大的机器学习模型，它由两部分组成：生成器和判别器。下面我们将介绍几种常见的 GAN 类型。

常见 GAN 类型

  1. 基本 GAN (Basic GAN): 这是 GAN 的基础形式，由一个生成器和一个人工神经网络判别器组成。

  2. 深度卷积 GAN (Deep Convolutional GAN, DCGAN): DCGAN 在基本 GAN 的基础上，使用了卷积神经网络来提取和生成图像特征。

  3. 循环 GAN (CycleGAN): CycleGAN 可以学习将一种类型的图像转换为另一种类型，而不需要成对的数据。

  4. 条件 GAN (Conditional GAN, cGAN): cGAN 通过引入条件输入，使得生成过程更加可控。

  5. WGAN (Wasserstein GAN): WGAN 使用 Wassertein 距离作为对抗性损失函数，比传统的 GAN 更稳定。

图像生成

为了更好地理解 GAN，我们可以看看以下生成的图像。

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更多关于 GAN 的内容，请参考我们的 GAN 教程。