对抗式生成网络（Adversarial Generative Network, AGN）这一术语在您提供的信息中并未直接出现。通常，在深度学习文献和实践中，与“对抗”和“生成”概念相结合的网络架构指的是生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）。GANs由Ian Goodfellow等人于2014年首次提出，它们代表了一种创新的深度学习框架，用于无监督学习和生成逼真的新数据样本。

对抗式生成网络（GAN）

是一种机器学习模型，由两个成对的模型组成：生成器和判别器。生成器试图生成与真实数据类似的新样本，而判别器则尝试区分真实样本和生成器生成的样本。这两个模型通过对抗的方式进行训练，逐渐提高生成器生成的样本的真实度。

GAN的基本结构包含两个相互对抗的神经网络组件：

1. 生成器 (Generator)：负责从随机噪声（通常是高斯分布或均匀分布）中生成新的数据样本，目标是尽可能地模仿真实数据的分布。生成器试图欺骗判别器，使其无法区分生成的数据和真实数据。

2. 判别器 (Discriminator)：扮演鉴别者的角色，其任务是接收一个数据样本（无论是来自真实数据集还是由生成器生成），并判断该样本是真实的还是伪造的。判别器旨在准确地区分真实数据和生成