请详细讲解生成对抗网络(GAN)的组成部分和其工作原理，数据驱动、并尽量少用符号及公式。
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生成对抗网络（GAN）由两个主要部分组成：生成器和判别器。生成器的目标是生成与真实数据相似的假数据，而判别器的目标是区分生成的假数据和真实数据。工作原理如下：

1. 训练开始时，生成器生成一些假数据，判别器则尝试区分这些假数据和真实数据。
2. 判别器通过学习区分真假数据，提高自己的识别能力。
3. 生成器根据判别器的反馈，调整自己的参数，以生成更逼真的数据。
4. 这一过程重复进行，直到生成器生成的假数据足以欺骗判别器，使其难以区分真假数据。

整个过程是数据驱动的，因为它是基于真实数据的特征来训练和优化生成器和判别器的。通过这种对抗方式，GAN能生成高质量的、与真实数据非常相似的假数据。
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