在DeepLearning4j中实现生成对抗网络的基本步骤如下：
导入所需的库和模块，包括DeepLearning4j库和生成对抗网络的相关模块。
定义生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的网络结构，可以使用DeepLearning4j的工具类来构建神经网络模型。
定义损失函数和优化器，通常生成对抗网络会使用对抗损失函数，同时为生成器和判别器设置不同的优化器。
创建生成对抗网络模型，将生成器和判别器组合在一起。
训练生成对抗网络模型，通过迭代的方式不断更新生成器和判别器的参数，使其能够更好地生成和判别样本数据。
评估生成对抗网络模型的性能，可以通过生成器生成的样本数据和判别器对真实和生成数据的分类准确率来评估模型的表现。
使用生成对抗网络模型生成新的样本数据，可以通过生成器向模型输入随机向量来生成新的样本数据。
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