Python深度学习【GAN生成对抗网络系列】 用GAN生成mnist手写数字图片

GAN网络简介

生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Networks）是一种深度学习模型，由 Ian Goodfellow 和他的同事在 2014 年首次提出。GAN 是一种非常强大和独特的神经网络架构，用于生成新的、与训练数据相似的数据样本。它在图像生成、艺术创作、音频生成和其他领域取得了显著的成果。

GAN 的核心概念基于两个相互竞争的神经网络：

1. 生成器（Generator）：

   • 任务是生成看起来真实的数据。它接收随机噪声作为输入，并产生与真实数据集相似的数据。
   • 生成器的目标是生成足够真实的数据，以至于鉴别器不能轻易区分真伪。

2. 鉴别器（Discriminator）：

   • 任务是鉴别输入数据是来自真实数据集还是生成器产生的。
   • 它被训练为区分真实数据和生成器生成的假数据。

这两个网络在训练过程中相互竞争：生成器努力生成更真实的数据以欺骗鉴别器，而鉴别器则努力变得更擅长区分真伪。这个过程类似于“警察与小偷”的游戏，随着时间的推移，生成器生成的数据越来越接近真实数据的分布。

GAN 的主要特点和应用：

• 数据生成：GAN 能够生成高质量、逼真的图像、视频、音频等。
• 风格转换