生成对抗网络gan原理

GAN是生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）的缩写，是一种深度学习技术，由生成器和判别器两个模型组成。生成器负责生成假样本，判别器负责判断真假样本。两个模型通过博弈的方式进行训练，生成器通过不断调整参数生成越来越逼真的假样本，判别器则通过不断学习鉴别真假样本，最终生成器生成的假样本与真实样本难以区分，达到了生成真实数据的目的。

GAN的核心思想是通过对抗的方式训练生成器和判别器，使得训练出的生成器能够生成高质量的样本，同时保证判别器能够准确判断真假样本。GAN的训练过程是一个零和博弈的过程，即生成器和判别器的优化目标是相互矛盾的，因此GAN的训练过程比较复杂，需要仔细调整参数和模型结构，才能够得到好的结果。