什么是生成对抗网络？

生成对抗网络的技术原理，是通过生成模型和判别模型在训练过程中交互博弈，生成高质量的数据。生成模型接收噪声信号并生成一批数据，然后交给判别模型进行鉴别。判别模型的目标是尽可能区分真实数据和生成数据，通过不断调整参数，提高判断的准确性。生成模型的目标则是生成越来越接近真实数据的生成数据，以尽可能地欺骗判别模型。通过不断迭代训练，最终生成模型可以生成与真实数据最接近的数据。

生成对抗网络具有如下优缺点：

• 生成对抗网络的生成模型可以生成高质量、逼真的图像、音频等内容；
  
• 与使用马尔可夫链反复采样的传统生成模型相比，生成对抗网络不需要反复采样，因此它们可以更加高效地处理高维数据；
  
• 可以采用任何形式的网络结构来学习数据分布的映射关系，无需遵循因式分解模型；
  
• 训练过程不稳定，容易发生模式崩溃、模式震荡等问题，造成训练中断；
  
• 由于缺乏预先建模的约束，因此生成的样本可能会出现一些意外的、不可控的情况。