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在Keras中实现生成对抗网络（GAN）通常需要定义两个模型：生成器和判别器。以下是一个简单的示例：
from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import Adam # 定义生成器模型 def build_generator(): generator = Sequential() generator.add(Dense(128, activation='relu', input_dim=100)) generator.add(Dense(784, activation='sigmoid')) return generator # 定义判别器模型 def build_discriminator(): discriminator = Sequential() discriminator.add(Dense(128, activation='relu', input_dim=784)) discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid')) discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5)) return discriminator # 构建整个GAN模型 def build_gan(generator, discriminator): discriminator.trainable = False gan = Sequential() gan.add(generator) gan.add(discriminator) gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.0002, beta_1=0.5)) return gan # 实例化生成器和判别器 generator = build_generator() discriminator = build_discriminator() # 构建GAN模型 gan = build_gan(generator, discriminator) 接下来，您可以训练GAN模型并生成新的图像。您可以使用真实图像训练判别器，并使用生成器生成假图像。然后，通过反向传播更新生成器和判别器的权重，使生成器生成更逼真的图像，同时判别器更好地区分真实和假图像。
请注意，这只是一个简单的示例，实际上的GAN模型可能更加复杂，并且可能需要使用更深层的神经网络来生成更逼真的图像。您可以根据实际情况调整模型结构和超参数来获得更好的性能。
