最简单的X->Y映射
读书时代课本上的函数其实就是我们最早接触关于“映射”的概念，f(x)以“某种逻辑”将横坐标轴上的值映射到纵坐标轴。后来学习编程之后接触了函数（或者叫方法）的概念，它以“某种逻辑”将函数输入映射成输出，映射逻辑就是函数本身的实现过程。映射就是将若干输入以某种逻辑转换成若干输出，课本上的函数是这样，编程中的函数是这样，深度学习中神经网络同样是这样。
最简单的映射逻辑是线性映射，类似f(x)=w*x + b这样，它的函数图像是一条直线，其中w和b是映射过程用到的参数。高中数学中的抛物线f(x)=a*x*x + b*x +c 是一种比线性映射更复杂的映射关系，同样a、b、c是该映射过程要用到的参数。 这里不管是w还是abc这样的参数，同样存在于神经网络这种高复杂度的映射过程之中，事实上，我们完全可以将神经网络类比为我们更为熟悉的直线、抛物线结构。
与我们读书学习直线、抛物线不同的是，书本中直线、抛物线函数的参数大部分时候都是已知的，而神经网络中的参数是未知的，或者说不是最优的，我们需要使用已知的样本（输入/输出）去拟合网络，从而得出最优的参数值，然后将拟合（学习）到的参数应用到新数据中（只有输入），拟合的这个过程叫做“训练模型”或者“学习”。
神经网络的输入输出
前面说到映射过程有输入和输出，同样神经网络也有输入和输出。就计算机视觉领域相关任务来讲，有图像分类网络，有目标检测、分割等网络，也有专门用于图像特征提取的网络，这些网络的输入基本都是图片，输出要么是分类概率值，要么是跟目标有关的像素坐标值，或者是高维特征向量值，这些输出有一个共同的特点，都属于数字类输出，就像我们刚接触机器学习时预测房价的案例，算法输出是房价，也是数字类型。那么神经网络是否还有更复杂的输出格式呢？答案是有，神经网络可以输出更高维的数据结构，比如图片。虽然严格来讲，图片也是由数字组成，但是为了与前面提到的简单输出类型区分，我们可以将输出图片的这类神经网络称为“生成型网络”。顾名思义，生成型网络的特点是可以生成类似图片这种直观结果（或者类似网络输入那种更高维数据）。
生成型网络的训练方式一般比较特别，大部分都是无监督学习，也就是事先无需对样本做人工标注。事实上，了解生成型网络是我们熟悉无监督学习的一种非常好的途径。
生成型网络的实现方式常见有两种，一个是AutoEncoder，翻译成中文叫“自编码器”，基本原理就是将输入图片先编码，生成一个特征表达，然后再基于该特征重新解码生成原来的输入图片，编码和解码是两个独立的环节，训练的时候合并、使用的时候拆开再交叉组合。前几年非常火的AI换脸就是基于AutoEncoder实现的，代码非常简单，之前的一篇文章对它有非常详细的介绍。另一个是GAN，全称Generative Adversarial Networks，翻译成中文是“生成对抗型网络”，它也是由两部分组成，一个负责生成一张图片，一个负责对图片进行分类（判断真假），训练的时候一起训练，使用的时候只用前面的生成网络。GAN也是本篇文章后面介绍的重点内容。
GAN生成对抗型网络工作原理
首先要明确地是，最原始的GAN是2014年提出来的，它可以基于一个无任何标注的图片样本集，生成类似风格的全新图片，就像一个画家，看了一些示例后，可以画出类似风格的画。2014年提出来的GAN结构相对简单，也存在一些缺陷，比如生成的图片分辨率太低、网络训练很难收敛。后面有人陆陆续续提出了各种改进版本的GAN（变种），虽然各方面都有所调整，但是整体思想仍然沿用第一版，这里也是介绍最原始GAN网络的工作原理。
GAN网络主要由两子网络组成，一个学名叫Generative Network（顾名思义，生成网络），输入随机数，输出一张固定尺寸的图片（比如64*64大小），另一个学名叫Discriminative Network（顾名思义，辨别网络），输入前一个网络生成的图片以及训练样本集中的图片，输出真和假（生成的为假、样本集中的为真）。如果单独分开来看，这两没什么特别的，一个负责生成图片、一个负责判别真假。但是，GAN高妙之处就在于这两在训练过程中并不是独立的。我们先来看下GAN的结构：
上面显示的GAN网络结构其实非常简单，但是只看这张图的人可能会有一个疑问？训练样本集只作为辨别网络（Discriminative network，简称D）的输入并参与训练，它是怎样对生成网络（Generative network，简称G）起到作用的？答案在GAN的训练过程中，GAN的训练方式主要可以归纳成3个要点：
1、将G的输出作为D的输入，并以False标签来训练D网络，更新D网络的参数，让D知道什么是假的；
2、将训练样本集输入D，并以True标签来训练D网络，更新D网络的参数，让D知道什么是真的；
3、将D的参数冻结，再将D和G两个网络串起来，G的输出还是作为D的输入，但是这次以True标签来训练整个组合网络。由于D的参数已经冻结，所以整个训练过程只会更新前面G网络的参数，让G知道如何生成看起来像“真的”图片。
上面的过程1和过程2让D越来越聪明，知道什么是真的、什么是假的。过程3让G也越来越聪明，知道如何调整自己的参数，才能让生成的图片更能欺骗D。随着上面的过程不断反复，G不断的更新自己的参数，虽然输入的一直是随机数，但是输出的图片却越来越像训练样本集中的图片，到此完成了对G的训练。下面用图来说明上面的过程：
GAN（变种网络）可以解决哪些任务？
基于GAN思想的生成型网络有很多应用，比如素材生成，当你已经有一定数量的图片样本后，你可以利用GAN生成更多类似但完全不同的图片，提升样本库的丰富性。目前比较成熟的风格迁移（style transfer）也用到了GAN思想，可以将一张手机拍摄的自然风景图片转换成山水画、卡通画风格。下面是利用Pro-GAN网络生成的图公路像素材，刚开始生成的图像模糊，随着训练时间增加，生成的图像越来越清晰、并且能够保持与已有样本集一致的风格。
