這個名詞相較於CNN來看，比較少聽到，然而什麼是GAN呢?

GAN（Generative Adversarial Networks，GAN），中文叫做生成對抗網路。
它有兩個網路所構成的，分別是:
鑑別網路（Discriminating Network）
生成網路（Generative Network）
那我們就用比較生活化的例子來解釋吧，當生成網路(以下名稱替代為generator)，假設他是一名藝術家，專門是做陶瓷的技師，可是他才剛畢業因此是一位新手，對於要完成極高品質的成品還需要一些磨練，但是總是會前人
的作品可以拿來參考，學習他是如何做出一個精緻好看的作品，所以當鑑別網路(以下名稱替代為discriminator)，假設他是一名藝術鑑賞家，對於藝術品有極高的敏銳度，看到新手所製作的成品時，就會知道他的作品還有待加強，便會告訴他說要去學習前人的那些作品，如此的情況下，我們知道GAN是如何去學習的，透過這樣不斷臨摹的方式就能成功訓練出我們所想要的結果。

1. 生成網路會先隨機生成隨機亂數的數據，然後再生成可能有意義的數據。
2. 鑑別網路會先去判斷真實地數據和生成數據，比對差異之後，再傳回給生成網路。
3. 生成網路接收到鑑別網路的判斷後，便會調整每一次的生成數據去更逼近真實數據。

GAN的應用方面:

1. 應用在圖像的生成或合成，舉例:給他一個光頭有鬍子的男人照片，和一個皮膚光滑沒有一點鬍渣且長髮飄逸的女人，透過GAN的利用，可以合成變成一個長髮飄逸且沒有鬍子的男人。是不是很神奇呢????
2. 或是輸入文字的描述可以生成符合描述的圖，舉例:有一間雙人床的臥室，床頭旁邊有一個小桌子，上面放著一個小檯燈，這樣GAN就能去生成相對應描述的圖。

參考資料:
https://medium.com/@hiskio/%E7%94%9F%E6%88%90%E5%B0%8D%E6%8A%97%E7%B6%B2%E8%B7%AF%E5%88%B0%E5%BA%95%E5%9C%A8gan%E9%BA%BB-f149efb9eb6b
https://www.youtube.com/watch?v=yYUN_k36u5Q