在教科书中学习生成模型与大语言模型
定义GAN（生成对抗网络）是一种深度学习模型：让制造假数据的生成器与试图分辨真假的判别器相互较量着学习，最终生成与真实数据相似的新数据。
解说生成器以随机数为起点制造数据，判别器则对照真实数据与生成器的数据作出判断。根据判断结果，生成器改进做法让自己更难被识破，判别器改进眼光让自己更容易识破。经过反复较量，生成器就能做出与真品难以区分的数据。
类比就像造假画的画师和鉴定师互相比拼：鉴定师的眼光越毒，画师的作品也越接近真迹。
记忆钩子首字母分别是 G = Generative（生成）、A = Adversarial（对抗）、N = Network（网络），由这 3 个字母就能拼回完整名称。