关键词：
参考技术A GAN本身是一种生成式模型，所以在数据生成上用的是最普遍的，最常见的是图片生成，常用的有DCGAN WGAN，BEGAN。目前比较有意思的应用就是GAN用在图像风格迁移，图像降噪修复，图像超分辨率了，都有比较好的结果。目前也有研究者将GAN用在对抗性攻击上，具体就是训练GAN生成对抗文本，有针对或者无针对的欺骗分类器或者检测系统等等，但是目前没有见到很典范的文章。好吧，笔者有一个项目和对抗性攻击有关，所以要学习一下GAN。GANs组成：生成器和判别器。结构如图1所示
针对问题: 给定一批样本，训练一个系统能够生成类似的新样本
核心思想：博弈论中的纳什均衡，
判别器D 的目的是判断数据来自生成器还是训练集，
生成器G 的目的是学习真实数据的分布，使得生成的数据更接近真实数据，
两者不断学习优化最后得到纳什平衡点。
D( x) 表示真实数据的概率分布，
G( z) 表示输入噪声z 产生的生成数据的概率分布
训练目标：G( Z)在判别器上的分布D( G( Z) ) 更接近真实数据在判别器上的分布D( X)
接下来就来实现我们的例子把，目标是把标准正态分布的数据，通过训练的GAN网络之后，得到的数据x_fake能尽量拟合均值为3方差为1的高斯分布N(3,1)的数据。
可以看出生成器其实就是简单的全连接网络，当然CNN，RNN等网络都是适合GAN的，根据需要选择。
可以看出判别器其实也是简单的全连接网络，当然CNN，RNN等网络都是适合GAN的，根据需要选择。
在这里想说的是对于判别器和生成器的训练是分开的，训练判别器的时候固定生成器，训练生成器的时候固定判别器，如此循环。本例子中先训练三次判别器，接着训练一次生成器。
为了便于理解具体训练过程，图2 、图3展示了判别器和生成器训练时的数据流向，具体就不展开了，参考注释。
画图函数敬上
然后调用main()函数就好了
红色是目标分布，蓝色是生成分布，还是有一定效果的额。
感受到是在调参了，请教我如何学习生成(xie)对抗(lun)网络(wen)。
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