人类 PyTorch 中的生成对抗网络和图像生成是什么，如何实现？ GPT说 生成对抗网络(GAN)是一种用于生成复杂数据的神经网络模型。它由两个神经网络组成：生成器和判别器。生成器接收随机噪声作为输入，并尝试生成与训练数据相似的新数据。判别器接受训练数据和生成器生成的数据作为输入，并尝试区分哪些数据是真实的，哪些是生成的。 GAN 的训练方式是通过让生成器和判别器相互竞争来提高性能。在每个训练周期中，生成器生成一些新的数据并将其传递给判别器，判别器根据它们是真实数据还是由生成器生成的数据给出预测。生成器的目标是欺骗判别器，使其无法区分出哪个数据是真实的。判别器的目标是正确识别真实数据和生成器生成的数据。 PyTorch中的生成对抗 …

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