==Интуитивный процесс тренировки==
[[File:GANIntuitive.jpg|500px|thumb|right|Рисунок 2. Иллюстрация процесса тренировки порождающих состязательных сетей GAN. Источник: https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf]]
Генеративные Как представлено на рисунке 2, генеративные состязательные сети обучаются путем одновременного обновления дискриминирующего распределения (<tex>D</tex> синяя пунктирная линия), так чтобы дискриминатор мог различать объекты из распределения тренировочного сета(черная пунктирная в точку линия) и из распределения генератора (<tex>G</tex> зеленая сплошная линия). Нижняя горизонтальная линия представляет собой область, из которой составлена выборка <tex>z</tex>, в нашем случае равномерно. Горизонтальная линия над ней является частью области <tex>x</tex>. Стрелками на картинке показано, как отображение <tex>x = G(z)</tex>, накладывает неравномерное распределение <tex>p_{g}</tex> на тренировочное. <tex>G</tex> сжимается в областях с высокой плотностью и расширяется в областях с низкой.Рассмотрим описанный на картинках процесс. (a) Близкая сходимость состязающейся пары: <tex>p_{g}</tex> похоже на распределение <tex>p_{data} и D</tex> частично-точный классификатор. (b) Во внутреннем цикле алгоритма <tex>D</tex> обучается отличать объекты из тренировочных данных, сходясь к <tex>\frac{p_{data}(x)}{p_{data}(x) + p_{g}(x)}</tex>. (c) После обновления <tex>G</tex> градиент <tex>D</tex> привел <tex>G(z)</tex> к передвижению в область, с большей вероятностью быть классифицированным как данные. (d) После нескольких шагов обучения <tex>G</tex> и <tex>D</tex> придут в состояние, в котором не смогу улучшиться, так как будет выполняться условие <tex>p_{g} = p_{data}</tex> и диксриминатор дискриминатор не сможет различать два распределения и его выход всегда будет <tex>D(x) = \frac{1}{2}</tex>.
==Оригинальный алгоритм обучения GAN==
