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一、前述
GAN，生成对抗网络，在2016年基本火爆深度学习，所有有必要学习一下。生成对抗网络直观的应用可以帮我们生成数据，图片。
二、具体
1、生活案例
比如假设真钱 r
坏人定义为G 我们通过 G 给定一个噪音X 通过学习一组参数w 生成一个G（x），转换成一个真实的分布。 这就是生成，相当于造假钱。
警察定义为D 将G(x)和真钱r 分别输入给判别网络，能判别出真假，真钱判别为0，假钱判别为1 。这就是判别。
最后生成网络想让判别网络判别不出来什么是真实的，什么是假的。要想生成的更好，则判别的就必须更强。有些博弈的思想，只有你强了，我才更强！！。
2、数学案例
我们最后的希望。
3、损失函数
4、代码案例
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原文地址：https://www.cnblogs.com/LHWorldBlog/p/9250419.html
