Generative Adversarial Network（GAN）

GAN主要包括两个部分，一部分是生成器一部分是判别器，生成器主要用来学习图像分布从而生成更加真实的图片，以骗过判别器，而判别器主要用来判别图片的真假。

在整个过程中，生成器不断生成更加真实的图片，而判别器也不断精准的识别图片的真假，相当于二人博弈，随着时间的推移，生成器和判别器达到一种均衡，生成器生成的图片接近真实，而判别器识别不出图片的真假，给定图像预测为真的概率接近0.5。

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