GAN 论文目录

生成对抗网络（GAN）是深度学习领域的一个重要研究方向，以下是一些关于 GAN 的论文目录，供您参考。

论文列表

• 《Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks》

  • 作者：Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio
  • 简介：这篇论文是 GAN 的开山之作，详细介绍了 GAN 的原理和实现。

• 《Improved Generative Adversarial Models》

  • 作者：Alec Radford, Luke Metz, Soumith Chintala
  • 简介：这篇论文对 GAN 的结构进行了改进，提出了 Wasserstein GAN，提高了生成图像的质量。

• 《Generative Adversarial Text to Image Synthesis》

  • 作者：Alec Radford, Luke Metz, Soumith Chintala
  • 简介：这篇论文将 GAN 应用于文本到图像的生成，通过生成对抗的方式生成逼真的图像。

• 《Stacked Generative Adversarial Networks》

  • 作者：Alexey Dosovitskiy, Philipp Fischer, Egon Vasilevic, Thomas Brox
  • 简介：这篇论文提出了堆叠生成对抗网络，通过多个 GAN 的堆叠来提高生成图像的质量。

扩展阅读

如果您想了解更多关于 GAN 的知识，可以访问以下链接：

• GAN 简介

GAN 图像