生成对抗网络（GAN）：理论与实现详解

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种强大的深度学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。GAN的目标是让生成器生成逼真的数据样本，同时让判别器能够准确地区分生成的样本和真实样本。GAN的核心思想是通过两个网络之间的对抗训练来提高生成器的生成能力。

生成器的作用是将随机输入向量转换成与真实数据样本相似的输出数据，而判别器则尝试区分生成器生成的假样本和真实样本。通过不断的对抗训练，生成器和判别器相互博弈、相互进步，最终达到平衡状态。生成器的输出逐渐接近真实样本的分布，判别器则变得越来越难以准确区分生成的样本和真实样本。

下面是一个简单的GAN实现的代码示例，使用Python和TensorFlow库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义生成器模型
def make_generator_model