对抗网络（GAN）是深度学习领域中一项令人兴奋的技术，它由生成器和判别器两部分组成，二者相互博弈，共同进步。简单来说，生成器负责创造数据，而判别器则负责判断数据的真实性。通过不断的迭代，生成器会越来越擅长伪造数据，而判别器也会更加精准地识别真伪。这种动态平衡使得GAN能够创造出高度逼真的图像、音频甚至视频。例如，在艺术创作上，GAN可以帮助艺术家生成全新的画作风格；在医疗领域，它还能用于模拟患者数据以辅助研究。

下面是一个简单的PyTorch实现代码片段：

```python

import torch

from torch import nn

class Generator(nn.Module):

def __init__(self):

super().__init__()

self.model = nn.Sequential(

nn.Linear(100, 256),

nn.ReLU(),

nn.Linear(256, 512),

nn.ReLU(),

nn.Linear(512, 784),

nn.Tanh()

)

def forward(self, z):

return self.model(z)

初始化生成器实例

generator = Generator()

print(generator)

```

这段代码定义了一个基本的生成器模型，接下来我们可以继续构建判别器并完成整个GAN架构。✨