生成对抗网络是什么？

生成对抗网络GAN是由蒙特利尔大学Ian Goodfellow在2014年提出的机器学习架构。

机器学习模型大体分为两类，生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）。生成模型学习得到联合概率分布P(x,y)，即特征x和标记y共同出现的概率，然后求条件概率分布。能够学习到数据生成的机制；判别模型学习得到条件概率分布P(y|x)，即在特征x出现的情况下标记y出现的概率。

GAN之所以是对抗的，是因为GAN的内部是竞争关系，一方叫generator，它的主要工作是生成图片，并且尽量使得其看上去是来自于训练样本的。另一方是discriminator，其目标是判断输入图片是否属于真实训练样本。

更直白的讲，将generator想象成劣B制造商，而discriminator是police。generator目的是尽可能把假B造的跟真的一样，从而能够骗过discriminator，即生成样本并使它看上去好像来自于真实训练样本一样。

GAN的用途非常广泛，比如：有大量的卡通头像，想通过学习自动生成卡通图

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