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什麼是生成模型？
在開始講生成對抗網絡之前，我們先看一下什麼是生成模型。在概率統計理論中，生成模型是指能夠在給定某些隱含參數的條件下，隨機生成觀測數據的模型，它給觀測值和標註數據序列指定一個聯合概率分佈。在機器學習中，生成模型可以用來直接對數據建模，如根據某個變量的概率密度函數進行數據採樣，也可以用來建立變量間的條件概率分佈，條件概率分佈可以由生成模型根據貝葉斯定理形成。
如下圖所示的生成模型概念示意圖，對於輸入的隨機樣本能夠產生我們所期望數據分佈的生成數據。舉一個例子，一個生成模型可以通過視頻的某一幀預測出下一幀的輸出。另一個例子是搜索引擎，在你輸入的同時，搜索引擎已經在推斷你可能搜索的內容了。可以發現，生成模型的特點在於學習訓練數據，並根據訓練數據的特點來產生特定分佈的輸出數據。
對於生成模型來說，可以分爲兩個類型，第一種類型的生成模型可以完全表示出數據確切的分佈函數。第二種類型的生成模型只能做到新數據的生成，而數據分佈函數則是模糊的。本教程討論的生成對抗網絡屬於第二種，第二種類型生成新數據的功能也通常是大部分生成模型的主要核心目標。
生成模型的作用是什麼？
生成模型似乎乾的事情就是爲了產生那些不真實的數據，那麼我們究竟爲何要研究生成模型呢？
雖說生成模型的功能在於生成“假”數據，但在科學界和工業界確實可以起到各種各樣的作用。Ian Goodfellow在NIPS2016的演講中給出了很多生成模型的研究意義所在。
首先，生成模型具備了表現和處理高維度概率分佈的能力，而這種能力可以有效運用在數學或工程領域。其次，生成模型尤其是生成對抗網絡可以與強化學習領域相結合，形成更多有趣的研究。此外，生成模型亦可通過提供生成數據，從而能夠優化完善半監督式學習。
當然生成模型也已經在業內有了非常多的應用點，比如使用生成模型用於超高解析度成像，可以將低分辨率的照片還原成高分辨率，此類應用非常有用，對於大量不清晰的老照片，我們可以採用這項技術加以還原，或者對於各類低分辨率的攝像頭等，也可以在不更換硬件的情況下提升其成像能力。
使用生成模型進行藝術創作也是非常流行的一種應用方式，可以通過用戶交互的方式，輸入簡單的內容從而產生藝術作品的創作。
此外還有圖像到圖像的轉換、文字到圖像的轉換等。這些內容都非常有趣，不僅可以應用於工業與學術領域，也可應用於消費級市場。關於更多應用方面的詳細介紹會在本教程的後半部分中展開詳述。