生成對抗網路GAN

生成對抗網路（GAN）是一類在無監督學習中使用的神經網路，其有助於解決按文字生成影象、提高圖片解析度、藥物匹配、檢索特定模式的圖片等任務。

生成對抗網路由 Ian Goodfellow 於 2014 年提出。GAN 不是神經網路應用在無監督學習中的唯一途徑，還有玻爾茲曼機（Geoffrey Hinton 和 Terry Sejnowski，1985）和自動解碼器（Dana H. Ballard，1987）。三者皆致力於通過學習恆等函式 f（x）= x 從資料中提取特徵，且都依賴馬爾可夫鏈來訓練或生成樣本。