生成式对抗网络(GAN)是种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中(至少)两个模块：生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出结果。简单来说就是一组算法产生一张图像，另外一组算法来判断这种图像是真还是假。如果判定为假，算法就会重新生成图片，一旦判定为真，开发人员就会检查结果，以确定算法是否需要调整。

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