1 什么是生成对抗网络
生成对抗网络，英文是Generative Adversarial Networks，简称GAN。
GAN是一种无监督的深度学习模型，于2014年首次被提出。该算法通过竞争学习的方式生成新的、且与原始数据集相似的数据。
这些生成的图像和原始的真实图像相差无几。使用生成对抗网络生成数据的成本很低，生成结果可以直接应用在各个领域。
例如，游戏、电影制作，或者艺术创作。由于GAN网络的应用广泛，因此衍生出了大量的变体算法。例如DCGAN、CycleGAN、ProGAN等等，它们有着不同的特点和应用场景。
2 生成对抗网络的架构
生成对抗网络与传统的神经网络不同，它由两个主要的网络构成：
这两个网络被称为生成网络和判别网络，或者称为生成器和判别器。
生成器，英文是Generator，生成器的主要功能是&
