生成對抗網路
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本文以烘焙蛋糕的過程來解釋生成對抗網路（GAN）的原理。生成器負責創造作品，如圖片、音樂或文字，而判別器則評估作品真實性與品質。兩者在不斷的對抗學習中進化，最終生成器能創造出超乎想像的真實內容，並具有廣泛應用，包括生成假照片、修復老照片、創作藝術作品及幫助產品設計等，展示了GAN技術的潛力與可能性。
本篇文章將幫助讀者深入瞭解人工智慧（AI）的基本概念及其涉及的多項重要技術，包括機器學習、深度學習、類神經網絡等關鍵詞。透過對這十個關鍵詞的系統解析，讀者能夠掌握AI的基礎，進而展開對AI領域的深入學習。文章鼓勵讀者留言提問，以便獲得更直接的解釋，助力AI學習之旅。
延續上一篇訓練GAM模型，這次我們讓神經網路更多層更複雜一點，來看訓練生成的圖片是否效果會更好。
[深度學習][Python]訓練MLP的GAN模型來生成圖片_訓練篇
資料集分割處理的部分在延續上篇文章，從第五點開始後修改即可，前面都一樣
訓練過程，比較圖
是不是CNN的效果比MLP還要好，
本文主要介紹，如何利用GAN生成對抗網路來訓練生成圖片。
利用tensorflow，中的keras來建立生成器及鑑別器互相競爭訓練，最後利用訓練好的生成器來生成圖片。
GAN生成對抗網路的介紹
它由生成網路(Generator Network)和鑑別網路(Discriminator Netwo
現AI時代我們常見的生成影像是如何製作出來的，或許你已經開始熟悉AI“假臉”的風格。但由于現在網路上大量流傳的多數是以DALL-E或是Stable Diffiusion+幾個特定的LoRA所生成的結果。以至於人們越來越有識別真假照片的能力。但或許你不知道的是，早在幾年前純粹用GAN生成技術所產出的人
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人工智慧（Artificial Intelligence，下稱AI）技術的運用，已是日常生活中每天發生的事實，有時候是好玩的東西，可以把人「變臉」（Face Off），例如前陣子很紅的FaceApp，可以把照片中人物的臉，玩出「變男變女變變變」的趣味性；但有時候卻是侵犯個人資料、肖像權，甚至
