Tensorflow实现生成对抗网络

原理 生成式对抗网络是一种无监督的生成式模型（Generative Adversarial Nets,GAN） GAN 中主要包括两个核心网络： 1）生成器：通过学习，生成可以以假乱真的样本G 2）判别器：对真实样本和生成的假样本进行判别D 两个生成器进行博弈，相互进步，能力逐渐提高并收敛 Gan的训练过程比较困难，需要注意很多细节，才可以生成高质量的图片： 1）恰当使用BN，LeakyRelu

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