下文以图片作为数据举例介绍。
生成网络（生成器）–>以假乱真
生成网络的职责是把随机点模仿成与真实数据集相似的图片，这些随机点是从一个潜在空间中随机抽取的。它可以看作一个实现“点对点变换”的映射，而真实图像在图像空间中的分布十分复杂，简单的函数不能够很好的表达这种映射关系，在实践中通常要利用深度神经网络。固定判别网络，持续生成随机点->生成图片->判别器，生成网络根据反馈信息会不断调整策略追求更高的判别得分，生成与真实图片近似的图片。
判别网络（判别器）–>明察秋毫
判别网络的职责是判断(图片来源)一张图片是来自真实图片还是由生成网络所生成。首先通过给其输入两类不同图片并为其标注，训练出判别网络（初始生成数据给0，真实数据给1）；再给该网络输入一张图片，输出结果（即反馈信息）为用一个数值来表示空间中一个点来自真实数据的可能性（如0，1，0.4）。判别网络根据不断输入的真实数据与生成数据（变化）也会不断调整并反馈。
生成对抗网络GAN：在对抗中合作与进步
GAN由生成网络和判别网络组成。
GAN的训练包括2个交替进行的阶段：a固定生成网络来训练判别网络；b固定判别网络来训练生成网络。
它们两者之间既相互协作又对抗，能力也不断提高。
协作在于：判别网络要想把真实图片与生成器生成的图片尽可能分清楚（两部分可能有交叉，则不易判别），就要同时获得这两类图片。而生成网络要想生成与真实图片近似的图片，则需要依赖判别网络输出的反馈信息。
对抗在于：判别网络拒绝让生成网络的图片混入真实图片中（若混入，则会提高生成作品的判别得分，如0->0.6）
若生成器的判别得分为0.5，即完全不能判别，生成器已经很完美，整个生成对抗网络达到一个稳定状态。
上图是一个GAN的训练过程。
其中， 绿色线的分布是一个高斯分布（真实分布），期望和方差都是固定值，分布稳定。红色线的分布是生成器分布，他在训练过程中与判别器对抗，不断改变分布模仿绿色线高斯分布. 整个过程不断模仿绿色线。蓝色线的分布就是判别器，约定为概率密度越高, 认为真实数据的可能性越大。可以看到蓝线在真实数据期望4的地方,蓝色线概率密度最高, 即判断器难区分出生成器和判断器.
这张图表明的是GAN的生成网络如何一步步从均匀分布学习到正太分布的。
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