基于GAN的手写数字生成系统

摘要：本研究提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的手写数字生成系统。系统利用MNIST数据集训练GAN模型，实现手写数字的高质量生成。GAN模型由生成器和判别器组成，通过两者的对抗训练，使生成器能够生成逼真的手写数字图像。本研究还使用PYQt5开发了一个可视化界面，用户可以直观地观察生成过程和结果。实验结果表明，该系统能够有效生成高质量的手写数字图像，并在一定程度上增强了手写数字数据的多样性。

关键词：MNIST、GAN、PyQt5

1 研究背景意义

在人工智能和机器学习领域，生成模型的研究近年来取得了显著进展。生成对抗网络（GAN）作为一种重要的生成模型，因其在图像生成和数据增强方面的优越性能，受到了广泛关注。手写数字生成是其中一个典型的应用场景，能够在不增加额外标注数据的情况下，为手写数字识别系统提供更多的训练样本，进而提高识别系统的性能和鲁棒性。

MNIST数据集作为手写数字识别领域的经典数据集，为研究生成对抗网络提供了良好的实验基础。通过GAN模型生成新的手写数字图像，不仅可以丰富现有的数据集，还可以在数据稀缺的情况下，生成高质量的训练样本，解决数据不足的问题。

本研究基于GAN模型和MNIST数据集，开发了一个手写数字生成系统，并使用PYQt5进行可视化。通过该系统，用户可以直观地观察生成过程，评估生成结果的质量。这不仅有助于进一步理解GAN的工作原理，还为手写数字识别系统的研究和应用提供了有力的支持。

2 技术介绍

生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 是由 Goodfellow 1 于 2014 年提出的一种对抗网络。这个网络框架包含两个部分，一个生成模型 (generative model) 和一个