Tensorflow實現生成對抗網絡

原理 生成式對抗網絡是一種無監督的生成式模型（Generative Adversarial Nets,GAN） GAN 中主要包括兩個核心網絡： 1）生成器：通過學習，生成可以以假亂真的樣本G 2）判別器：對真實樣本和生成的假樣本進行判別D 兩個生成器進行博弈，相互進步，能力逐漸提高並收斂 Gan的訓練過程比較困難，需要注意很多細節，纔可以生成高質量的圖片： 1）恰當使用BN，LeakyRelu

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