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前言 打算开坑实现一系列GAN，并基于这些模型对GAN的原理进行深入理解与挖掘。 第一篇是DCGAN。 理论部分 GAN的原理 从图中可以看到，GAN分为两部分，生成器和鉴别器。 生成器 生成器的目的是利用噪音生成以假乱真的图片，因此，其输入是无意义的噪音，输出是利用该噪音生成的图片。 生成器是如何利用噪音生成图片的？ 我们希望生成的图片可以看作在空间中按照一定概率密度分布的高维张量。 注意这个概...