今天我们接着上一讲“#9 生成对抗网络101 终极入门与通俗解析”， 手把手教你写一个生成对抗网络。参考代码是：https://github.com/AYLIEN/gan-intro
关键python库: TensorFlow, numpy, matplotlib, scipy
我们上次讲过，生成对抗网络同时训练两个模型, 叫做生成器和判断器. 生成器竭尽全力模仿真实分布生成数据; 判断器竭尽全力区分出真实样本和生成器生成的模仿样本. 直到判断器无法区分出真实样本和模仿样本为止.
上图是一个生成对抗网络的训练过程，我们所要讲解的代码就是要实现这样的训练过程。
其中， 绿色线的分布是一个高斯分布（真实分布），期望和方差都是固定值，所以分布稳定。红色线的分布是生成器分布，他在训练过程中与判断器对抗，不断改变分布模仿绿色线高斯分布. 整个过程不断模仿绿色线。蓝色线的分布就是判断器，约定为, 概率密度越高, 认为真实数据的可能性越大. 可以看到蓝线在真实数据期望4的地方,蓝色线概率密度越来越小, 即, 判断器难区分出生成器和判断器. 继续阅读手把手教你写一个生成对抗网络 — 生成对抗网络代码全解析, 详细代码解析(TensorFlow, numpy, matplotlib, scipy)