🌟用GAN生成二维样本的小例子✨

最近尝试了一个超有趣的项目——利用生成对抗网络（GAN）生成二维样本！听起来可能有点抽象，但其实它超级酷。简单来说，GAN由两个部分组成：生成器和判别器。生成器负责创造数据，而判别器则判断数据的真实性。两者相互博弈，最终让生成的数据越来越接近真实。

我用Python写了个小脚本，先定义了一个简单的二维分布作为目标（比如圆形或椭圆）。然后训练模型，看着生成器一点点学会模仿这个分布的样子，真的有种见证奇迹的感觉！👀

运行过程中，我发现调整超参数很重要，比如学习率、隐藏层大小等，这些都会影响结果的好坏。当一切设置妥当后，生成的二维样本逐渐变得栩栩如生，仿佛拥有了自己的生命力。🎉

这个小实验让我深刻体会到深度学习的魅力所在，同时也激发了对更复杂任务的探索欲望。如果你也感兴趣，不妨试试看吧！🚀