生成对抗网络（英语：Generative Adversarial Network，简称GAN）是非监督式学习的一种方法，透过两个神经网络相互博弈的方式进行学习。该方法由伊恩·古德费洛等人于2014年提出。生成对抗网络由一个生成网络与一个判别网络组成。生成网络从潜在空间（latent space）中随机取样作为输入，其输出结果需要尽量模仿训练集中的真实样本。判别网络则试图将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来。而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络。¹²³

(1) 生成对抗网络 - 维基百科，自由的百科全书. https://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%94%9F%E6%88%90%E5%AF%B9%E6%8A%97%E7%BD%91%E7%BB%9C.
(2) 生成式对抗网络（GAN）理论详解 - 知乎 - 知乎专栏. https://zhuanlan.zhihu.com/p/71557465.
(3) 生成式对抗网络 - 百度百科-验证. https://www.baike.baidu.com/item/%E7%94%9F%E6%88%90%E5%BC%8F%E5%AF%B9%E6%8A%97%E7%BD%91%E7%BB%9C/60710521.
(4) 生成对抗网络（GAN） - 知乎 - 知乎专栏. https://zhuanlan.zhihu.com/p/34287744.
(5) 四天搞懂生成对抗网络（一）——通俗理解经典GAN - 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/307527293.
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