GAN包含有两个模型，一个是生成模型（generative model），一个是判别模型(discriminative model)。生成模型的任务是生成看起来自然真实的、和原始数据相似的实例。判别模型的任务是判断给定的实例看起来是自然真实的还是人为伪造的（真实实例来源于数据集，伪造实例来源于生成模型）。生成器（generator）试图欺骗判别器（discriminator），判别器则努力不被生成器欺骗。模型经过交替优化训练，两种模型都能得到提升，但最终要得到的是效果提升到很高很好的生成模型，这个生成模型所生成的产品能达到真假难分的地步。
项目是使用的百度飞浆paddle深度学习平台框架，生成的模型可以根据一段高斯噪声生成手写数字图片，项目链接地址：
https://aistudio.baidu.com/projectdetail/6859512?contributionType=1&sUid=4878658&shared=1&ts=1711115648705声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益，请联系我们删除侵权资源！如果遇到资源链接失效，请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许，不得转载，本站所有资源文章禁止商业使用运营!
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