生成对抗神经网络（Generative Adversarial Nets，GAN）作为一种深度学习框架，发展十分迅猛。通过相互对抗的神经网络模型，GAN能够生成结构复杂且十分逼真的高维度数据。因此，GAN被广泛地应用在学术研究和工程领域，包括图像处理，如图像生成、图像转换、视频合成等；序列数据生成，如语音生成、音乐生成等；以及其他众多领域，如迁移学习、医学图像细分、隐写术、持续学习（深度学习重放）等。
GAN的技术较为复杂，细分领域众多，因此需要有一个高效率的学习方法。首先，需要了解GAN的全景，对GAN的发展脉络和各个细分领域都有所了解。这样，当我们面对各种各样的应用场景时，才能够做到胸有成竹。其次，掌握生成对抗的基本原理，以及实现生成对抗的关键技术。这样，当我们面对在GAN领域出现的各种新理念、新技术时，才能够追本溯源，从容应对。最后，针对自己感兴趣的GAN进行深入地研究。本书正是这样组织的，让有志于学习研究GAN的人能够快速入门并掌握GAN的关键技术。
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