作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
GAN（Generative Adversarial Network）是近年来火遍全球的一种深度学习方法，它可以生成高质量的图像，比如手绘风格的图片或动漫人物皮肤。GAN的基本思想是通过一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator），两个网络分别学习互相竞争的策略，使得生成器不断提升自我生成能力，而判别器则需要最大程度地欺骗生成器。因此，两者之间形成了一种博弈关系，最终达到一个平衡点。
什么是生成器？它是由一个网络结构、参数、损失函数组成的机器学习模型。这个模型的输入是一个随机向量，输出则是一个真实图片或其他高维数据。根据不同的数据分布和任务需求，不同的生成器网络结构会产生不同的结果。
什么是判别器？它也是由一个网络结构、参数、损失函数组成的机器学习模型。它的输入是一个图片或其他高维数据，输出是一个概率值，表示该图片属于真实样本的概率。该网络的目标就是要尽可能地把真实样本区分开，并把假冒的样本区分开。
2.基本概念术语说明
2.1 GAN简介
GAN(Generative Adversarial Networks)生成对抗网络，是一种深度学习的模型，由一个生成器网络和一个判别器网络组成。它可以生成高质量的图像，比如手绘风格的图片或动漫人物皮肤。
以下内容摘自百度百科:
生成对抗网络（GANs）是一种深度学习模型，由一个生成网络和一个判别网络构成。
生成网络（Generator）是指由随机输入条件生成模型所需数据的神经网络。例如，