Pytorch学习笔记 | GAN生成对抗网络 | 代码 | 生成mnist手写数字图片

文章目录

  • GAN网络简介
  • 测试判别器和测试生成器
    • 测试判别器
    • 测试生成器
  • 首次生成图片(效果欠佳)
  • 生成图片(比较清晰,但还有差距)
  • 生成图片(继续优化,输入扩维)
  • 生成图片(继续优化,)

GAN网络简介

生成对抗网络(GAN,Generative Adversarial Networks)是一种深度学习模型,由 Ian Goodfellow 和他的同事在 2014 年首次提出。GAN 是一种非常强大和独特的神经网络架构,用于生成新的、与训练数据相似的数据样本。它在图像生成、艺术创作、音频生成和其他领域取得了显著的成果。

GAN 的核心概念基于两个相互竞争的神经网络:

  1. 生成器(Generator)

    • 任务是生成看起来真实的数据。它接收随机噪声作为输入,并产生与

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