2.生成對手網絡(GAN)是壹種深度學習模型，是近年來復雜分布環境下最有前途的無監督學習方法之壹。
3.該模型通過框架中(至少)兩個模塊之間的博弈學習產生了相當好的輸出:GenerativeModel和DiscriminativeModel。在最初的GAN理論中，並不要求g和d都是神經網絡，只要求能擬合對應的生成和判別的函數。但在實際應用中，深度神經網絡壹般作為g和d，壹個優秀的GAN應用需要壹個好的訓練方法，否則可能會由於神經網絡模型的自由度而導致輸出不盡如人意。