42丨深度学习：使用GAN生成手写数字样本
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- 使用GAN生成手写数字样本
- 附：系列文章
使用GAN生成手写数字样本
生成对抗网络
GAN（Generative Adversarial Networks）生成对抗网络是一种深度学习模型架构，由深度生成网络（Generator）和深度鉴别网络（Discriminator）组成，并且利用对抗学习的方式训练。GAN最初由Ian Goodfellow在2014年提出，自提出以来一直受到学术界和工业界广泛的关注和研究。
GAN的主要思想是让生成网络从噪声中生成样本，并通过鉴别网络来评估生成的样本与真实数据的相似度。生成网络利用噪声输入生成样本，鉴别网络则根据输入的样本给出一个判断，判断这个样本是不是真实数据。生成网络和鉴别网络通过对抗学习的方式来互相学习和提高。在训练过程中，生成网络希望生成的样本能够欺骗鉴别网络，鉴别网络则希望能够区分真实数据和生成数据，从而达到提高样本质量的目的。
GAN的应用非常广泛，主要包括图像生成、视频生成、自然语言处理等领域。在图像生成方面，GAN可以用于生成各种样式的图片，例如人物头像、动物、食品等。在视频生成方面，GAN可以生成逼真的视频序列，包括人物动作、自然风景等。在自然语言处理方面，GAN可以生成逼真的对话、文章等。
GAN的训练过程相对其他深度学习模型更加复杂。生成网络和鉴别网络需要保持平衡