深層畳み込み敵対的生成ネットワーク（DCGAN） | TensorFlow Core

このチュートリアルでは、深層畳み込み敵対的生成ネットワーク (DCGAN) を使用して手書きの数字の画像を生成する方法を実演します。このコードは、tf.GradientTape トレーニングループを伴う Keras Sequential API を使用して記述されています。 GAN とは？ 敵対的生成ネットワーク (GAN) は現在コンピュータサイエンス分野で最も興味深い構想です。2 つのモデルが敵対的なプロセスにより同時にトレーニングされます。ジェネレータ（「芸術家」）が本物のような画像の制作を学習する一方で、ディスクリミネータ（「芸術評論家」）は本物の画像を偽物と見分けることを学習します。 トレーニング中、ジェネレータでは、本物に見える画像の作成が徐々に上達し、ディスクリミネータでは、本物と偽物の区別が上達します。このプロセスは、ディスクリミネータが本物と偽物の画像を区別できなくなった