生成对抗网络(GAN)是一种强大的深度学习模型,用于生成具有逼真度的新样本。它由两个主要组成部分组成:生成器和判别器。生成器试图生成逼真的样本,而判别器则尝试区分生成器生成的样本和真实样本。通过这种对抗的过程,GAN可以不断改进生成器的能力,使其生成更加逼真的样本。
在本教程中,我们将详细介绍如何使用Python和TensorFlow库来实现一个简单的生成对抗网络。我们将使用MNIST数据集,该数据集包含手写数字图像,使我们能够生成逼真的手写数字。
首先,我们需要导入所需的库:
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers
import numpy as np
import matplotlib