生成对抗网络（ AN）一经提出就风光无限，更是被Yann L un誉为“十年来机器学 习领域最有趣的想法”。
GAN“左右互搏”的理念几乎众所周知，但正如卷积神经网络（CNN）一样，GAN发展 至今已经衍生出了诸多变化形态。望伪图像的分布尽可能地接近真图像。或者,简单来说,我们想要伪图像尽可能看起
来像真的一样。
值得一提的是,因为GANs是用极小化极大算法做优化的,所以训练过程可能会很不稳
定。不过你可以使用一些“小技巧”来获得更稳健的训练过程。
在下面这个视频中,你可以看到GANs所生成图片
