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GAN是generative advertisal network的简称，中文唤做生成式对抗网络。在常规的理解中，generator和discriminator是对抗的关系，包括GAN的原始论文中将generator比做一个做假钞的坏人，将discriminator比做警察，generator产生的假钞越来越逼真，导致警察无法进行判断，两个之间的关系是对抗。
然而李宏毅老师的教程中，‣，给了一个更peace and love的例子，将generator比做一个学画画的学生，discriminator会指出这个学生画的画和真实的作品之间的区别，然后generator画的会越来越逼真，真是因吹斯汀呀。
Structed Learning
让机器输出的是一个序列的任务，称作Structed Learning。
代码实现
参考代码：
‣
伪代码：
训练：
推理：
随便random一个符合维度的向量，都可以生成猫猫图片