摘 要：计算机科学的发展， 持续的改变着人门的生活， 现今社会逐步进入信息化时代，计算机的发展显得十分的重要。特别是人工智能方向。“人工智能”一词最早是在1956年Dartmouth学会上提出的，是计算机科学的一个重要分支，其主要目标是使计算机可以完成一些通常需要人类智能才可以完成的复杂工作，生成对抗网络是人工智能领域内最热门的研究领域之一，其原因在于对抗学习是一种无监督式的学习，与最初的人工智能理念更为契合。GAN研究领域中最广泛的研究都是针对于图像生成，目前已经在生产生活中的许多领域取得成就。

生成对抗网络是基于深度学习为基础，通过对抗的方式将大量获取的数据进行标注，然后生成复杂多样的数据样本。具有十分广阔的发展前景。本论文针对对抗生成网路的原理进行研究，完成简单的图像生成实验。

在实验开始前阅读《Gans in action》，对于生成式对抗网络的基础理论进行学习，掌握一定算法基础后开始实验。实验阶段总共分为三个实验分别是手写数字生成实验，二次元头像生成实验，人脸图像生成实验。通过具体的实验来加深对GAN的理解，分析生成式对抗网络理论研究中的各类问题。

关键词：生成对抗网络；图像生成；深度学习

 

 

目 录

摘 要

Abstract

第1章 绪 论 1

1.1背景与意义 1

1.2生成对抗网络发展历程 2

1.3生成对抗网络发展现状 2

1.4论文所做工作及思路 3

1.5论文章节安排 3

第2章 手写数字生成 4

2.1实验内容简介 4

2.2实验目的 4

2.3实验步骤 4

2.3.1数据准备与预处理 4

2.3.2定义神经网络（判别器与生成器） 4

2.3.3初始化网络 5

2.3.4训练过程 6

2.4实验最终生成结果 7

2.5本章小结 9

第3章 二次元头像生成 10

3.1实验简介 10

3.1.1实验内容简介 10

3.1.2实验开始前存在的问题 10

3.2实验目的 10

3.3实验步骤 10

3.3.1数据准备 10

3.3.2定义神经网络（判别器与生成器） 10

3.3.3训练过程 12

3.4实验最终生成结果 13

3.5本章小结 14

第4章 人脸图像生成 16

4.1实验简介 16

4.1.1实验内容简介 16

4.2实验简介 16

4.3实验步骤 16

4.3.1数据准备 16

4.3.2定义神经网络（判别器与生成器） 16

4.3.3训练过程 18

4.4实验最终生成结果 20

4.5本章小结 24

第5章 总结与展望 26

5.1总结 26

5.1.1学习收获 26

5.1.2不足之处 26

5.2展望 26

致谢 27

参考文献 28