本文深入介绍了GAN（对抗生成网络）和DCGAN（深度卷积对抗生成网络）的基本原理，包括生成器G和判别器D的博弈过程。DCGAN在GAN基础上采用深度卷积结构，能生成高质量图像。文章还详细阐述了在TensorFlow中实现DCGAN生成MNIST手写数字和自定义数据集的图像，解析了数据读入模型的处理流程，并探讨了模型训练与可视化的具体步骤。最后，提供了源代码分析，助读者掌握GAN和DCGAN的运用方法。
GAN的全称为Generative Adversarial Networks，意为对抗生成网络。原始的GAN是一种无监督学习方法，它巧妙地利用“对抗”的思想来学习生成式模型，一旦训练完成后可以生成全新的数据样本。DCGAN将GAN的概念扩展到卷积神经网络中，可以生成质量较高的图片样本。GAN和DCGAN在各个领域都有广泛的应用，这篇文章首先会介绍他们的原理，再介绍如何在TensorFlow中使用DCGAN生成图像，关于GAN和DCGAN的更多项目会在接下来的章节中进行介绍。
GAN的原理
GAN的原理其实非常简单。可以把GAN看成数据生成工具，这里以生成图片数据为例进行讲解，实际GAN可以应用到任何类型的数据。
假设有两个网络，生成网络G（Generator）和判别网络D（Discriminator）
他们的功能分别是：
- G负责生成图片，它接收一个随机的噪声z，通过该噪声生成图片，将生成的图片记为G(z)。
- D负责判别一张图片是不是“真实的”。它的输入是x，x代表一张图片，输出D(x)表示x为真实图片的概率，如果为1，代表真实图片的概率为100%，而输出为0，代表不可能是真实的图片。
在训练过程中，生成网络G的目标是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D，而
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