Torchの中の生成対立ネットワークモジュールには何がありますか？

Torchで使われるGAN（Generative Adversarial Networks）モジュールには、以下のような一般的なライブラリがあります。

1. nn.Sequentialは、シーケンシャルネットワークを定義するための便利な方法です。
2. nn.Linearは、線形関数を提供するPyTorchのクラスです。
3. 畳み込み層
4. nn.BatchNorm2d　→　ニューラルネットワーク用の2次元バッチ正規化
5. nn.ReLUを日本語で言うと、nn.ランプ関数となります。
6. nn.LeakyReLU を使ってください。
7. シグモイド関数(nn.Sigmoid)
8. nn.BCELossは、二値分類の交差エントロピー損失を計算する関数です。
9. nn.L1Lossは、絶対値誤差損失関数を計算するためのPyTorchクラスです。
10. nn.MSELossは、平均二乗誤差損失関数を表します。

これらのモジュールは組み合わせて、生成対抗ネットワークを構築することができ、生成器と識別器をトレーニングして、生成器がリアルなデータに近いサンプルを生成し、識別器を騙すことができます。