神来之笔：创作图画

生成对抗网络

由生成网络和判别网络组成
生成网络：随机生成观测数据
判别网络：判断数据是真是假
生成对抗网络的基本思想就是通过生成网络和判别网络之间的相互“对抗”来学习

数据空间和数据分布

数据空间是数据所在的空间，例如在生成图像这个任务中，数据空间就是一些图像的集合，在图像空间中，每一张图片都是这个空间里的一个点
数据在空间中的扽不情况就称为数据分布。

生成网络

生成网络就是一个可以实现“点到点变换”点函数，它把潜在空间中的点编程图像空间中的点

判别网络

判断一张图片究竟是来自真实数据还是由生成网络所生成，输出空间中的一个点来自真实数据点可能性。

训练对抗生成网络

生成对抗网络的训练包含两个交替进行的阶段：一个是固定生成网络来训练判别网络，另一个是固定判别网络来训练生成网络

固定生成网络，训练判别网络

生成一定数量的随机点，并利用生成网络将这些随机点变成生成图片，与一定数量的真实图片组成一个二分类的数据集。
在这个小数据集上，就可以训练一个判别网络，使之对真实的预测接近于1，而对生成图片的预测接近于1，从而赋予其区分真实图与生成图片的能力

固定判别网络，训练生成网络

判别网络会给出为真实数据的概率以及如何提高判别输出概率的反馈信息
生成网络利用得到的反馈信息来调整网络的参数，使得生成出来的作品能在判别网络中得到更多的分数，经过一定量的训练之后，生成网络就可以输出更接近真实图片的生成图片。

条件生成对抗网络

生成具有制定属性的数据
应用场景：
条件：侧脸照片 生成目标：同一个人的正脸照片；
条件：给定年龄的人脸照片 生成目标：同一个人在其他年龄的照片；