简单来讲，GAN里隐含了两个互相对抗的网络：生成网络与判别网络。生成网络负责获取样例并尝试创建能够以假乱真的样例，而判别模型则需要判断每个数据点是真实的还是生成的。

量子位曾经介绍过GAN的诞生史：

2016年：各种强大的机器学习产品

2016年被称为人工智能的元年。在这一年里，不仅有AlphaGo与李世石的围棋对决这样的大事件，还涌现出很多基于机器和深度学习的产品和解决方案。

Cray（克雷公司）在XC50超级计算机上使用微软的神经网络软件，和近千个英伟达Tesla P100 GPU，可以在几个小时内处理过去几天才能完成的深度学习任务。

总结

在过去的60年里，人类在AI、ML、DL领域有了不小的突破，我们可以将这些进展整理成一条粗略的时间线。

1960年：浅层神经网络

1960-70年：反向传播出现

1974-80年：第一次人工智能的冬天来临

1980年：出现卷积的概念

1987-93年：第二次人工智能冬天再次降临

1990年：无监督学习问世

1990-2000年：监督深度学习重新流行

2006年-至今 现代深度学习

现在，深度学习不经意间就会出现在我们的生活中——它是谷歌的声音和图像识别，是Netflix和亚马逊的推荐引擎，是苹果的Siri，是电子邮件和短信的自动回复，是智能聊天机器人……

深度学习的下一步发展还不能确定。对于如此复杂的学习，我们无法推测它的发展时间表。

唯一能够肯定的是，未来是有趣的。

【完】

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