生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GANs）是由Ian Goodfellow等人在2014年提出的一种深度学习模型，它在生成模型领域引起了革命性的变化。GANs的核心思想是通过引入一个对抗过程来生成新的数据样本，这个对抗过程涉及两个关键的网络：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。
(1)固定生成网络，优化判别网络
第一项是判别输入真实数据的真假概率，对于 真实数据的概率越接近于 1 越好，即判别真实数据为真的概率越大越好。优化判别网络 的第二项是判别生成假数据的概率，对于假的
数据需要越接近于 0 越好，即判别生成壁画图像为真的概率越小越好。
(2)固定判别网络，优化生成网络
生成网络优化时，不涉及真实数据的优化，所以仅需要对公式的第二项进行优 化。对于生成的假数据，生成网络希望生成的假数据被判别网络判别为真的概 率
越大越好。
基本原理
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生成器（Generator）：这是一个神经网络，它的任务是生成尽可能接近真实数据的新数据样本。生成器通常接受一个随机噪声向量作为输入，并将其转换成具有数据特征的输出。
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判别器（Discriminator）：这是另一个神经网络，它的任务是区分生成器生成的假数据和真实数据。判别器的输出是一个概率值，表示输入数据是真实数据的概率。
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对抗训练（Adversarial Training）：在训练过程中，生成器和判别器进行对抗。生成器试图生成越来越逼真的数据来欺骗判别器，而判别器则不断学习以更好地区分真假数据。这个过程可以看作是一个零和游戏，生成器和判别器的损失函数如下：
- 4.纳什均衡（Nash Equilibrium）：在理想情况下，随着训练的进行，生成器和判别器将达到一个纳什均衡，此时判别器无法区分真假数据，生成器生成的数据与真实数据无法区分。在实际应用中，达到完美的均衡是非常困难的，但可以通过适当的训练策略来逼近这个均衡.
在实际训练过程中，判别器和生成器的参数是交替更新的。首先，固定生成器的参数，更新判别器的参数以最大化目标函数。然后，固定判别器的参数，更新生成器的参数以最小化目标函数。这个过程重复进行，直到达到纳什均衡，即任何一方的改进都不会导致总体的收益增加。
