生成敌对网络（GAN）：实现生成和判别模型的对抗性训练

生成敌对网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种强大的深度学习框架，它由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。GAN的目标是训练生成器生成逼真的样本，同时训练判别器去区分真实样本和生成器生成的样本。通过对抗性训练，生成器和判别器相互竞争、相互提升，最终达到生成高质量样本的目的。

GAN的工作原理如下：

1. 生成器（Generator）接收一个随机噪声向量作为输入，并通过一系列的神经网络层逐步转换噪声向量为生成样本。
2. 判别器（Discriminator）是一个二分类器，用于判断输入样本是真实样本还是生成样本。
3. 在训练过程中，生成器和判别器相互博弈。生成器生成样本，并尝试欺骗判别器使其将生成样本判别为真实样本，而判别器则努力准确判别真实样本和生成样本。
4. 生成器和判别器通过梯度下降算法进行优化，互相迭代更新参数。生成器通过最小化生成样本被判别为生成样本的概率来提升生成样本的质量，判别器通过最大化正确判别真实样本和生成样本的概率来提升判别能力。

下面是一个简单的GAN示例代码，使用Python和TensorFlow库实现：