生成对抗网络（GAN）：AI绘画体验

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成，常用于生成逼真的图像、音频和视频等内容。本文将详细介绍GAN的工作原理，并提供相应的代码示例，让你亲身体验AI绘画的乐趣。

1. GAN的工作原理

GAN的核心思想是通过两个相互竞争的神经网络模型进行训练，生成器和判别器。生成器负责生成逼真的图像，而判别器负责判断给定图像是真实图像还是生成器生成的图像。二者通过反复对抗学习的方式不断优化，最终生成器能够生成逼真的图像，判别器则能够准确判断真伪。

2. GAN的代码实现

下面是一个简单的GAN代码实现示例，使用Python和TensorFlow库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义