生成对抗网络（GAN）详细解析

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）两个部分组成。GAN 的核心思想是通过训练生成器和判别器的对抗过程，使生成器能够生成逼真的数据样本。

GAN 的训练过程可以分为两个阶段：生成阶段和判别阶段。在生成阶段，生成器接收一个随机噪声向量作为输入，并生成一个与真实数据相似的样本。在判别阶段，判别器接收生成器生成的样本和真实数据样本，并尝试区分它们的来源。

GAN 的目标是让生成器生成的样本在判别器的眼中无法被区分出来，同时让判别器尽可能准确地判断样本的来源。通过反复训练生成器和判别器，GAN 可以不断提升生成器生成逼真样本的能力。

下面是一个简化的 GAN 实现示例，使用 TensorFlow 框架：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import<