生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种无监督深度学习模型，它通过计算机生成数据。这项技术由Ian J. Goodfellow等人于2014年提出，它至少包括两个模块：生成模型（Generative Model）和判别模型（Discriminative Model）。
这两个模块互相博弈学习，从而产生相当好的输出。具体来说，生成模型的任务是生成看起来真实的数据，而判别模型的任务是判断给定的数据是否来自真实数据集。这两个模型在训练过程中交替优化，生成模型试图欺骗判别模型，而判别模型则努力不被欺骗。通过这种方式，生成模型最终可以学习到生成真实数据的能力。
GAN被认为是当前最具前景、最具活跃度的模型之一。目前，GAN主要应用于样本数据生成、图像生成、图像修复、图像转换、文本生成等方向。GAN为人工智能领域在生成方向上带来了全新的突破，成为深度学习领域中的研究热点。近几年，与GAN有关的论文数量急速上升，且目前数量仍然在持续增加中。
在完成训练后，我们得到的生成模型G可以用来生成以假乱真的数据。需要注意的是，尽管GAN在许多任务上表现出色，但它们的训练过程可能会不稳定，有时需要特殊的技巧来确保模型能够正常收敛。此外，GAN还可能遭受模式崩溃（mode collapse）等问题，其中生成器只生成有限的、重复的输出。
以上是关于深度学习生成对抗网络的基本信息，如果对此感兴趣，可以进一步学习和探索该领域的最新研究成果。
