改进生成对抗网络教程

改进生成对抗网络（GAN）的教程可以包括以下几个步骤：

1. 训练判别模型：在训练过程中，判别模型的网络参数不需要变化。判别模型通过计算生成模型目标函数计算的误差，并将误差传递给生成网络来更新生成网络的参数。这样可以完成对生成网络的训练。

2. 使用DCGAN：在图像方面，更强的改进模型是DCGAN（卷积神经网络生成对抗网络）。DCGAN使用反卷积神经网络作为生成模型，使用正卷积神经网络作为判别模型。

3. 模型结构：基本GAN网络的模型结构如下图所示。从下往上介绍，先看右图，右图是生成模型函数的训练网络。

通过以上步骤，你可以学习到改进生成对抗网络的教程。