Python 人工智能实战：生成对抗网络

1.背景介绍

什么是生成对抗网络(GANs)?简而言之，它是由两部分组成，一个是生成器（Generator），另一个是判别器（Discriminator）。生成器负责生成新的样本，而判别器则负责判断输入是否为真实数据。两个模型之间通过对抗的方式训练，希望使得生成的数据看起来像真实数据。训练过程可以被认为是一种博弈游戏，生成器想要欺骗判别器，而判别器则想通过自身学习去区分真假样本。

今天要分享的是基于PyTorch实现的一个具体的GAN模型——DCGAN，并结合MNIST手写数字数据库来进行实例化。主要面向零基础读者，以最简单易懂的文字和代码为主。文章重点将会在于介绍GAN的基本原理、核心算法和PyTorch库中相关模块的应用。

2.核心概念与联系

GAN概述

GAN的定义

Generative Adversarial Networks (GANs) are one of the most interesting ideas in deep learning today. They allow us to automatically learn to generate new data with high fidelity from a given set of training data without being explicitly programmed for it. GANs have many applications in creativity and media generation, image-to-image translation, and reinforcement learning. The basic idea behind GANs is that we train two models simultaneously: