从大家广泛运用电子邮件的那天起，很多研究者和程序员就开始了和垃圾邮件分类的斗争。垃圾邮件分类的算法越来越精进，就意味着更加逼真的垃圾邮件也可以成功的被筛选出来。站在垃圾邮件生成者的角度考虑，为了能够传播他们的邮件，他们就需要把垃圾邮件设计的和普通邮件更相似，更难以区分。

基于类似的思路，本期节目我们和大家聊一聊 2014年Ian Goodfellow提出的生成对抗网络模型(Generative Adversarial Nets)。生成对抗网络把生成器和判别器同时联系起来，生成器用来生成数据集，判别器用来判断某一条数据是人工合成还是在原本数据集中。随着生成的数据和真实数据越来越接近，判别器也就需要更加敏锐。利用生成器和判别器的对弈，达到两者同时进步的目的。