什么是生成对抗网络 (GAN)
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生成模型(Generative Model) vs 判别模型(Discriminant Model)
在讨论生成对抗网络之前，我们需要先明确两个概念： 生成模型和判别模型。
所谓生成网络，指构建生成模型的神经网络；同理判别网络则是构建判别模型的神经网络。
机器学习/深度学习模型所的一个主要任务就是：根据事物的属性（X）预测事物的标记（Y）。生成模型和判别模型，都能完成这个任务，但具体方法不同。
生成式模型会求取X和不同的Y之间的联合概率：P(Y1,X)，P(Y2,X)，P(Y2,X)，…, P(Yn,X)，然后选取其中与X联合概率最大的那个Yi，将其作为预测结果。
判别式模型来则会求以X为条件的Y的条件概率：P(Y|X)，针对特定X直接得出P(Y|X)的结果，如果这个值大于某个阈值，则可以直接将其作为预测结果。
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）
那么，什么是生成对抗网络呢？
简单而言，生成对抗网络 是一种无监督学习方法 ， 该方法由Goodfellow等人在2014年提出。
这 个方法 通过两个网络——一个是生成网络，另一个是判别网络——的相互制约来实现训练过程。
生成对抗网络中的生成网络G和判别网络D分别好像是假币团伙和警察——G努力使假币和真币更接近，而D则努力把假币从真币中区分出来。
通过G和D的对抗，最终使得两者的模型准确度都得到提升。
生成对抗网络结构
下图是一个以手写数字生成为目标的原始的GAN网络结构，可以它由Generator生成器和Discriminator判别器组成。
生成器用于从噪音中生成一幅手写数字的图片，而判别器则努力将训练集图片和生成器生成的假图片区分开来。
可以证明，当网络的能力足够的时候，生成器最终会生成和训练集特征相同的图像。具体的训练步骤如下(来自原论文中伪代码)：
for num_of_training_iterations:
for k_steps: #k在这里是超参数，代表每个迭代对判别器做几次优化
从训练集中随机选取m幅图像
随机选取（生成）m个噪声图片
更新判别器参数（普通神经网络训练过程，例如交叉熵误差函数和随机梯度下降）
随机选取m个噪声图片
更新生成器参数
其实在GAN的论文中主要是提出了利用生成器和判别器相互制约的思路，而非详细的模型结构。上面的训练方法只是一种示例方法，生成器和判别器也不必是申请网络。
生成对抗网络的优势和劣势
GAN的优势和劣势总结如下：
CONs：
1. 网络自由度太高，训练难度大 2. 两个模型是分开更新的，所以带来了两个模型之间的同步问题。如果一个模型训练的过快，会影响另一个模型的训练。
PROs：
1. 只使用反向传播即可完成训练，不使用何马尔可夫链来训练。 2. GAN可以和大部分现有的生成网络算法相结合使用，提高性能。
从实际应用中，模型难以训练是困扰很多研究人员最大的问题。不过在提出GAN的论文发布（2014年）以来，大量GAN改进方法被提出，较好的解决了GAN中存在的问题，使得图像生成任务达到了可以商业应用的成熟度。
生成对抗网络主要应用举例
前面说了生成对抗网络。经过几年的研究已经比较成熟，可以进行商业应用。下面就列举了几个比较有名的开源应用案例：
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zi2zi：一个变换中文字体的应用，基于pix2pix
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iGAN：我管他叫神笔马良，一个adobe和伯克利联合发布的图像增强网络，能从简笔画生成一个真实度很高的图像。
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domain-transfer-network: 感觉和CNN中的风格迁移类似，实现的功能类似脸萌，可以从真实头像生成卡通头像
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neural-enhance: 将低分辨率图像处理成高分辨率图像，以后各种游戏炒冷饭，电影重制版的成本可以大大降低了。。。。
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deepfake: 前一阵引起轩然大波的现象级应用，可以给视频换脸，应用场景很多
类似的应用还有很多，而且也达到了不错的效果。个人感觉GAN真的是一个很有钱途的领域。
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