大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下人工智能算法工程师(高级)课程5-图像生成项目之对抗生成模型与代码详解。本文将介绍对抗生成模型（GAN）及其变体CGAN、DCGAN的数学原理，并通过PyTorch框架搭建完整可运行的代码，帮助读者掌握图像生成的原理和技术。
文章目录
- 一、GAN模型
- 1. GAN模型的数学原理
- 2. GAN模型的代码实现
- 二、CGAN模型
- 1. CGAN模型的数学原理
- 2. CGAN模型的代码实现
- 三、DCGAN模型
- 1. DCGAN模型的数学原理
- 2. DCGAN模型的代码实现
- 四、总结
一、GAN模型
1. GAN模型的数学原理
生成对抗网络（GAN）由Goodfellow等人在2014年提出，主要由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两部分组成。生成器的任务是生成尽可能接近真实数据的样本，而判别器的任务是将生成器生成的样本与真实样本区分开来。
GAN的目标函数如下：
V ( D , G ) = E x ∼
