生成对抗网络（GAN）是一种机器学习模型，由两个相互竞争的神经网络组成：生成器网络和判别器网络。生成器网络试图生成与训练数据集相似的新样本，而判别器网络则试图区分生成的样本和真实的样本。 生成器网络的目标是通过学习从噪声中生成逼真的数据样本。它采用随机噪声作为输入，经过多次迭代训练，生成器网络逐渐提高产生逼真样本的能力。生成器网络的输出会被送入判别器网络。 判别器网络的目标是区分生成的样本和真实的样本。它也经过多次迭代训练，逐渐提高识别样本真实性的能力。判别器网络接收真实样本和生成样本作为输入，输出一个概率值，表示输入样本是真实样本的概率。 生成对抗网络通过这种竞争机制，逐渐使生成器网络生成的样本越来越逼真，判别器网络则不断提高识别生成样本的能力。最终，生成器网络将能够生成与真实样本几乎无法区分的样本。 GAN的应用非常广泛，包括图像生成、文本生成等。通过训练得到的生成器网络可以用于生成逼真的图像、写作文章等。生成对抗网络的优点在于能够学习数据分布的复杂模式，而不需要显式地定义损失函数。然而，GAN也面临着训练不稳定、模式崩溃等挑战，需要细心调参和设计网络架构。