深度学习 图片生成函数

图片生成函数可以使用深度学习中的生成对抗网络 (GAN) 实现。GAN 包含两个神经网络: 生成器和判别器。生成器接收一个随机向量作为输入，然后输出一个与训练数据相似的图像。判别器接收训练数据和生成器生成的图像作为输入，然后输出一个标签，表示输入的图像是真实的还是生成的。在训练过程中，生成器的目标是欺骗判别器，使其无法判断生成的图像是真实的还是生成的。而判别器的目标是尽可能准确地判断输入的图像是真实的还是生成的。通过反复训练这两个网络，可以得到一个生成器，它能够生成与训练数据相似的图像。