敵対的生成ネットワーク（Generative Adversarial Network, GAN）とは、2つのニューラルネットワークからなる生成モデルのことを指します。GANは、生成モデルの中でも特に注目を集めているモデルです。
GANは、生成器（generator）と識別器（discriminator）からなる2つのニューラルネットワークからなります。生成器は、入力としてランダムな潜在変数を受け取り、その潜在変数を用いて出力データを生成することができます。識別器は、入力として生成器が生成したデータや、真のデータを受け取り、そのデータが真のデータかどうかを判定することができます。
GANでは、生成器と識別器は、互いに敵対するように学習されます。生成器は、識別器が生成したデータを真のデータと見間違えるように生成することを目指し、識別器は、生成器が生成したデータを真のデータと見分けるように学習します。このように、生成器と識別器は互いに競争しながら、協力しあうように学習されるため、GANと呼ばれています。
GANは、画像生成や文章生成、音声生成など、様々なタスクで用いられます。