# GAN (Generative Adversarial Network)

GAN (Generative Adversarial Network)은 [[Generator]]와 [[Discriminator]]의 경쟁적인 학습을 통해 Data의 Distribution을 추정하는 알고리즘입니다.

### G와 D의 주요 쟁점

  - D는 자기가 Real Image를 받았을 때 1을 출력하고, Fake Image를 받았을 때는 0을 출력하기를 원한다.
  - G는 자기가 만든 Fake Image를 D가 받았을 때 1을 출력하기를 원한다.




## 출처

- https://hyeongminlee.github.io/post/gan001_gan/