作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
生成对抗网络（GANs） 是近年来热门的深度学习技术之一，它可以用来生成具有真实感的图片、视频或者文本等，这些生成样本可以应用于诸如图像分类、语义分割、图像检索等领域。随着 GAN 的火爆，越来越多的人们开始研究其内部工作原理，并尝试将其运用于实际任务。在本教程中，我们将通过实现一个 GAN 模型，来从头开始实现生成一个数字图像。
2.核心概念与联系
首先，让我们来看一下 GAN 中的一些核心概念和联系：
生成器 (Generator)：生成器是一个基于神经网络的函数，它接收随机输入并输出训练好的图像数据。它尝试通过生成逼真的图像，来欺骗判别器，以达到生成更真实的数据的目的。
判别器 (Discriminator)：判别器也是一个基于神经网络的函数，它接收真实或生成的输入图像，然后给出一个预测值，表示该图像是真实的还是假的。它的目标就是最大化这个预测值，使得真实的输入图像被判定为正确，而生成的图像被判定为错误。
损失函数 (Loss Function)：通过计算两个输出之间的距离，来衡量两者之间的差距。GAN 使用了两种损失函数：
判别器 (Discriminator) Loss: 表示判别器对于真实的图像和生成的图像的预测值的差异，这会影响判别器对数据的能力。
生成器 (Generator) Loss: 表示生成器生成的图像与真实的图像之间的差距，这会影响生成器的能力。
优化方法 (Optimization Method)