作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
在深度学习的发展历史上，通过无监督学习、生成模型、深度置信网络等技术，传统机器学习已经可以解决一些复杂的问题，但是受限于数据集的规模及训练效率，仍然存在一些局限性。随着深度学习的发展，越来越多的研究人员提出了基于深度神经网络的学习方法，特别是在图像、文本、音频等多模态领域取得了重大突破。其中，生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）可以用来生成看起来很像真实的数据，并且生成的图像可以欺骗一个判别器去分辨它们是否为真实图片。近年来，GAN在图像、文本、声音等领域都取得了成功，并迅速成为新的热点话题。 本文将首先对GAN的概念及其特点进行简单介绍，然后详细阐述GAN的结构及原理，最后，根据Tensorflow框架，用Python语言实现了一个简单的GAN示例。希望读者能够通过阅读此文，掌握GAN的基本概念，以及如何使用Tensorflow框架搭建并训练一个简单的GAN模型。
2.GAN的定义
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks），一种深度学习的模型结构，由两部分组成，分别是生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器接收随机输入，输出“假”样本，而判别器则负责判断输入的样本是“真”还是“假”。训练生成器使得它具备欺骗判别器的能力，即希望生成器生成的样本被判别为“真”，从而让判别器误认为生成样本是真实的。训练判别器使得它具备识别真实样本的能力，即希望判别器对真实样本给出高概率，同时，也希望生成器生成的样