对抗生成网络学习（一）——GAN实现mnist手写数字生成(tensorflow实现)

1、背景 对抗神经网络GAN最先是2014年Ian goodfellow等人[1]提出的一个新的神经网络模型。在这个模型中，经过生成器G和判别器D相互博弈，以提升模型自身的泛化性能，使得生成器G最终可以产生与真实样本接近的数据。html 本实验以mnist数据集为例，尽量的以最少的代码实现GAN。python [1]文章连接：https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf网

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