**生成式對抗網絡**（GAN，generative adversarial network） * 可以替代 VAE 來學習圖像的潛在空間。 * 能夠迫使生成圖像與真實圖像在統計上幾乎無法區分，從而生成相當逼真的合成圖像。 * 一個偽造者網絡和一個專家網絡，二者訓練的目的都是為了打敗彼此 **組成：** * **生成器網絡**（generator network）：它以一個隨機向量（潛在空間中的一個隨機點）作為輸入，并將其解碼為一張合成圖像。 * **判別器網絡**（discriminator network）或**對手**（adversary）：以一張圖像（真實的或合成的均可）作為輸入，并預測該圖像是來自訓練集還是由生成器網絡創建。 **優化最小值：** * 對于 GAN 而言，每下山一步，都會對整個地形造成一點改變。它是一個動態的系統，其最優化過程尋找的不是一個最小值，而是兩股力量之間的平衡。