自從 Ian Goodfellow 在 14 年發表了 論文 Generative Adversarial Nets 以來，生成式對抗網路 GAN 廣受關注，加上學界大牛 Yann Lecun 在 Quora 答題時曾說，他最激動的深度學習進展是生成式對抗網路，使得 GAN 成為近年來在機器學習領域的新寵，可以說，研究機器學習的人，不懂 GAN，簡直都不好意思出門。

下面我們來簡單介紹一下生成式對抗網路，主要介紹三篇論文：1）Generative Adversarial Networks；2）Conditional Generative Adversarial Nets；3）Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks。

首先來看下第一篇論文，瞭解一下 GAN 的過程和原理：

GAN 啟發自博弈論中的二人零和博弈（two-player game），GAN 模型中的兩位博弈方分別由生成式模型（generative model）和判別式模型（discriminative model）充當。生成模型 G 捕捉樣本資料的分佈，用服從某一分佈（均勻分佈，高斯分佈等）的噪聲 z 生成一個類似真實訓練資料的樣本，追求效果是越像真實樣本越好；判別模型 D 是一個二分類器，估計一個樣本來自於訓練資料（而非生成資料）的概率，如果樣本來自於真實的訓練資料，D 輸出大概率，否則，D 輸出小概率。可以做如下類比：生成網路 G 好比假幣制造團伙，專門製造假幣，判別網路 D 好比警察，專門檢測使用的貨幣是真幣還是假幣，G 的目標是想方設法生成和真幣一樣的貨幣，使得 D 判別不出來，D 的目標是想方設法檢測出來 G 生成的假幣。如圖所示：

在訓練的過程中固定一方，更新另一方的網路權重，交替迭代，在這個過程中，雙方都極力優化自己的網路，從而形成競爭對抗，直到雙方達到一個動態的平衡（納什均衡），此時生成模型 G 恢復了訓練資料的分佈（造出了和真實資料一模一樣的樣本），判別模型再也判別不出來結果，準確率為 50%，約等於亂猜。

上述過程可以表述為如下公式：

當固定生成網路 G 的時候，對於判別網路 D 的優化，可以這樣理解：輸入來自於真實資料，D 優化網路結構使自己輸出 1，輸入來自於生成資料，D 優化網路結構使自己輸出 0；當固定判別網路 D 的時候，G 優化自己的網路使自己輸出儘可能和真實資料一樣的樣本，並且使得生成的樣本經過 D 的判別之後，D 輸出高概率。

第一篇文章，在 MNIST 手寫資料集上生成的結果如下圖：

最右邊的一列是真實樣本的影象，前面五列是生成網路生成的樣本影象，可以看到生成的樣本還是很像真實樣本的，只是和真實樣本屬於不同的類，類別是隨機的。

第二篇文章想法很簡單，就是給 GAN 加上條件，讓生成的樣本符合我們的預期，這個條件可以是類別標籤（例如 MNIST 手寫資料集的類別標籤），也可以是其他的多模態資訊（例如對影象的描述語言）等。用公式表示就是：

式子中的 y 是所加的條件，結構圖如下：

生成結果如下圖：

圖中所加的條件 y 是類別標籤。

第三篇文章，簡稱（DCGAN），在實際中是程式碼使用率最高的一篇文章，本系列文的程式碼也是這篇文章程式碼的初級版本，它優化了網路結構，加入了 conv，batch_norm 等層，使得網路更容易訓練，網路結構如下：

可以有加條件和不加條件兩種網路，論文還做了好多試驗，展示了這個網路在各種資料集上的結果。有興趣同學可以去看論文，此文我們只從程式碼的角度理解去理解它。