对抗生成网络（GAN）是一种由两个神经网络组成的生成模型，由研究者Ian Goodfellow等人于2014年提出。GAN的数学原理是，它由两个网络组成，一个叫生成器（Generator），另一个叫判别器（Discriminator），它们共同完成对抗学习的过程。生成器的任务是生成新的数据，判别器的任务是识别真实数据和假数据。两个网络之间进行对抗，当判别器的准确率越来越高时，生成器就会越来越好。
GAN的基本算法可以分为以下几个步骤：
1.数据准备
要准备训练所需的真实数据，这些数据将用于训练判别器，以识别真实数据和假数据。
2.训练判别器
使用真实数据训练判别器，让它能够识别真实数据和假数据。
3.训练生成器
使用判别器的输出作为反馈，训练生成器，让它能够生成更加真实的数据。
4.迭代训练
重复上述步骤，不断迭代训练，直到判别器的准确率达到满意的程度。
5.使用训练结果
将训练结果应用到实际的应用场景中，以实现最终的目的。