GAN通常指的是生成對抗網絡。生成對抗網絡是一種深度學習模型，由兩個神經網絡組成：一個是生成器，另一個是判別器。生成器的任務是生成盡可能真實的數據樣本，而判別器的任務是判斷輸入的數據樣本是真實的還是由生成器生成的。在訓練過程中，生成器和判別器進行對抗學習。生成器努力生成更真實的數據來欺騙判別器，而判別器則努力提高自己的鑒別能力，以區分真實數據和生成數據。通過這種對抗學習，GAN能夠生成高度逼真的數據樣本。舉例來說，如果我們想要生成一些逼真的圖像，可以使用GAN。生成器會嘗試生成圖像，而判別器會評估這些圖像的真實性。隨著時間的推移，生成器會逐漸改進其生成的圖像，直到判別器無法區分真實圖像和生成圖像為止。這樣，我們就可以使用GAN生成高質量的圖像數據。