辨出来。而生成网络则要尽可能地欺骗判别网络。两个网络相互对抗、不断调整参数，最终目的是使判别网络无法判断生成网络的输出结果是否真实。生成对抗网络常用于生成以假乱真的图片。此外，该方法还被用于生成影片、三维物体模型等。虽然生成对抗网络原先是为了无监督学习提出的，它也被证明对半监督学习、完全监督学习 、强化学习是有用的。在一个2016年的研讨会，杨立昆描述生成式对抗网络是「机器学习这二十年来最酷的想法」。
应用.生成对抗网路的应用范围正在大幅增加。
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