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GAN，Generative Adversarial Network是目前非常火也是非常有潜力的一个发展方向，原始的GAN模型存在着无约束、不可控、噪声信号z很难解释等问题，近年来，在原始GAN模型的基础上衍生出了很多种模型，如：条件——CGAN、卷积——DCGAN等等

条件生成式对抗网络（CGAN）是对原始GAN的一个扩展，生成器和判别器都增加额外信息 yy为条件, yy 可以使任意信息,例如类别信息,或者其他模态的数据。如 Figure 1 所示，通过将额外信息 yy 输送给判别模型和生成模型,作为输入层的一部分,从而实现条件GAN。在生成模型中,先验输入噪声 p(z)p(z) 和条件信息 yy 联合组成了联合隐层表征。对抗训练框架在隐层表征的组成方式方面相当地灵活。类似地，条件 GAN 的目标函数是带有条件概率的二人极小极大值博弈（two-player minimax game ）

算法描述
生成对抗网络（Generative Adversarial Nets）启发自博弈论中的两人零和博弈，GAN模型中的两位博弈方分别有生成网络（Generator）与判别网络（Discriminator）充当。当生成网络G捕捉到样本数据分布，用服从某一分布的噪声z生成一个类似真实训练数据的样本，与真实样本越接近越好；判别网络D一般是一个二分类模型，在本文中D是一个多分类器，用于估计一个样本来自于真实数据的概率，如果样本来自于真实数据，则D输出大概率，否则输出小概率。本文中，判别网络需要在此基础上实现分类功能。

在训练的过程中，需要固定一方，更新另一方的网络状态，如此交替进行。在整个训练的过程中，双方都极力优化自己的网络，从而形成竞争对抗

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