回答-BFW问答

生成对抗网络（GAN，Generative Adversatial Networks）是一种深度学习模型，近年来无监督学习上最具前景的方法之一。
模型主要通用框架有（至少）两个模块：生成模型（generative）和判别模型（Discriminative）的互相博弈学习产生的相当好的输出。
原始GAN理论中，并不要求G和D都是神经网络，但使用中一般均使用深度神经网络作为G和D。

所以GAN = （生成式模型 + 判别式模型）集两家之所长，生成对抗网络。Generative 生成式模型，Adversarial 对抗，相爱相杀的过程。

在训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D，而D的目标就是尽量把真实图片和G生成的图片区别开来，这样G和D就构成了一个动态的博弈过程。