生成对抗网络（GAN）综述

生成对抗网络（GAN）是一种强大的机器学习技术，通过训练一个生成器网络和一个判别器网络，实现生成逼真的数据样本。GAN 在图像生成、图像修复、图像转换等领域取得了显著的成果，并在深度学习社区中引起了广泛的关注和研究。

GAN 的核心思想是通过两个神经网络相互博弈的方式进行训练。生成器网络（Generator）负责生成逼真的样本，而判别器网络（Discriminator）则负责判断给定的样本是真实样本还是生成样本。生成器网络和判别器网络在训练过程中相互竞争、相互学习，通过反复迭代的优化，生成器网络逐渐学习到生成逼真的样本，而判别器网络逐渐学习到更好地区分真实样本和生成样本。

下面是一个简单的 GAN 实现示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers

# 定义生成器网络
def