深度学习生成对抗网络（GAN）论文综述

生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一项重要技术，它通过两个神经网络——生成器和判别器——的对抗训练，实现了从数据中学习生成新的数据分布。以下是对GAN相关论文的简要综述。

GAN的发展历程

早期研究

• 《Generative Adversarial Nets》：这篇论文于2014年由Ian Goodfellow等提出，被认为是GAN领域的里程碑之作。

近期进展

• 《Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks》：这篇论文介绍了使用深度卷积生成对抗网络进行无监督表示学习的方法。

GAN的应用

GAN在许多领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：

• 图像生成：GAN可以生成逼真的图像，如图像合成、风格迁移等。
• 视频生成：GAN可以用于视频生成，如动作捕捉、视频插帧等。
• 文本生成：GAN可以用于生成文本，如图像描述、对话生成等。

扩展阅读

如果您对GAN感兴趣，以下是一些推荐的资源：

• 深度学习生成对抗网络（GAN）论文列表
• GAN在图像生成中的应用案例

希望这些内容能够帮助您更好地了解GAN技术。