AI教程：GAN论文推荐

生成对抗网络（GAN）是深度学习中一个非常重要的领域，以下是几篇值得阅读的GAN相关论文，帮助你深入了解这一领域。

论文列表

1. 《Generative Adversarial Nets》

   • 作者：Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville
   • 简介：这篇论文是GAN领域的开创性工作，详细介绍了GAN的原理和实现。
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2. 《Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks》

   • 作者：Alec Radford, Luke Metz, Soumith Chintala
   • 简介：这篇论文提出了深度卷积生成对抗网络（DCGAN），是当前GAN实现中的一个常用架构。
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3. 《Improved Generative Adversarial Models》

   • 作者：Tong Che, Yuheng Pu, Joseph Keshet, John E. Hopcroft
   • 简介：这篇论文在GAN的基础上进行了改进，提高了生成图像的质量。
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4. 《Conditional Image Synthesis with Auxiliary Classifiers》

   • 作者：Alexey Dosovitskiy, Wenzheng Chen, Thomas Karras, Philipp Häusser, Thomas Gehler, Pascal Fischer
   • 简介：这篇论文介绍了条件GAN，能够根据条件生成图像。
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扩展阅读

想要了解更多关于GAN的知识，可以访问我们网站上的 GAN教程 部分。

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