生成式对抗网络（GAN）是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文，跑了一个GAN的代码，于是写了这篇文章来介绍一下GAN。
本文主要分为三个部分：
- 介绍原始的GAN的原理
- 同样非常重要的DCGAN的原理
- 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码，生成如题图所示的动漫头像，附送数据集哦 :-)
GAN原理介绍
说到GAN第一篇要看的paper当然是Ian Goodfellow大牛的Generative Adversarial Networks（arxiv：https://arxiv.org/abs/1406.2661），这篇paper算是这个领域的开山之作。
GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是：
- G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。
- D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实的图片。
在训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而D的目标就是尽量把G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。
最后博弈的结果是什么？在最理想的状态下，