GANs（Generative Adversarial Networks）是一种由两个神经网络组成的机器学习模型：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。它们之间的关系可以看作是“猫鼠游戏”，即生成器试图通过模仿真实数据来欺骗判别器，而判别器则需要尽可能准确地识别出真实数据和生成的数据。
生成器是一个用于从随机噪声中生成新数据的神经网络。它的目标是学习真实数据的分布，并根据这个分布生成新的、逼真的数据。生成器通常是一个深度卷积神经网络，它接收一个随机向量作为输入，然后输出一个图像或一段文本。
判别器是一个用于区分真实数据和生成数据的神经网络。它的目标是正确地判断给定的数据是来自真实数据集还是生成器。判别器也是一个深度卷积神经网络，它可以接收一张图像或一段文本作为输入，然后输出一个概率值，表示该数据是真实数据的概率。
在训练过程中，生成器和判别器交替进行优化。首先，生成器尝试生成一些新的数据，然后将这些数据和一些真实数据一起送给判别器。判别器会根据这些数据调整自己的参数，以更好地分辨真实数据和生成数据。然后，生成器会根据判别器的反馈调整自己的参数，以便更好地模仿真实数据。这个过程不断重复，直到生成器能够生成非常逼真的数据，以至于判别器无法准确地区分真实数据和生成数据为止。
GANs的基本原理就是通过这种竞争的方式，让生成器和判别器互相促进，共同提高性能。这种方法的优点是可以生成高质量的新数据，而且不需要人工设计复杂的损失函数。缺点是训练过程可能会不稳定，需要仔细调整超参数和网络结构。
