生成对抗网络（GAN）原理详解及源代码实现

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种强大的深度学习模型，用于生成逼真的数据样本。GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个模型组成，它们通过对抗训练的方式相互竞争，不断提升生成器生成逼真样本的能力。本文将详细解释GAN的原理，并提供相应的源代码实现。

GAN原理概述
GAN的目标是让生成器生成的样本在视觉上无法与真实样本区分开，从而达到伪造逼真样本的效果。生成器和判别器的结构可以是任意的神经网络模型，但它们的训练过程是通过博弈的方式进行的。

生成器的作用是将一个随机噪声向量作为输入，并生成一个与真实样本相似的合成样本。判别器的作用是将输入的样本进行分类，判断其是真实样本还是生成器生成的样本。在训练过程中，生成器的目标是尽可能地欺骗判别器，使其无法准确判断样本的真实性；而判别器的目标则是尽可能地区分真实样本和生成样本。

GAN的训练过程可以概括为以下几个步骤：

1. 初始化生成器G和判别器D的参数。
2. 从真实样本中随机采样一批样本，作为真实样本集。
3. 从服从某种分布的噪声中采样一批噪声样本，作为生成器的输入。
4. 通过生成器G生成一批合成样本。
5. 将真实样本集和合成样本集分别输入判别器D，并计算它们的损失。
6. 通过反向传播算法更