摘要：深度卷积生成对抗网络（DCGAN） 我们在第3章实现了一个GAN,其生成器和判别器是具有单个隐藏层的简单前馈神经网络。尽管很简单，但GAN的生成器充分训练后得到的手写数字图像的真实性有些还是很具说服力的。即使是那些无法被识别为人类手写数字的字符，也具有许多手写符号的特征，例如可辨认的线条边缘和形状， 阅读全文

摘要：第一个GAN模型—生成手写数字 一、GAN的基础：对抗训练 形式上，生成器和判别器由可微函数表示如神经网络，他们都有自己的代价函数。这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练。判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化，而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化。 训练数据集决定 阅读全文