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🧠 GAN 相关论文推荐 📚

什么是 GAN？

GAN（生成对抗网络）是一种通过对抗训练生成新数据的深度学习模型。以下是经典论文及扩展阅读建议：

📖 经典论文

1. "Generative Adversarial Networks" (2014)

   作者：Ian Goodfellow 等 [点击阅读论文](https://www.jmlr.org/papers/volume15/goodfellow14a/goodfellow14a.pdf)

2. "Wasserstein GAN" (2017)

   作者：Arjovsky 等 [了解改进版本](/learn/gan_tutorial)

3. "StyleGAN" (2018)

   作者：Karras 等 [探索高质量图像生成](/community/machine-learning-tutorials/stylegan_tutorial)

📚 扩展阅读

• GAN 原理详解与实战（本站链接）
• 最新 GAN 研究动态

❓ 常见问题

• Q: 如何选择适合的 GAN 模型？
  A: 根据任务需求（如图像生成、文本合成）和数据特性决定，例如 StyleGAN 适合图像生成。

• Q: GAN 训练不稳定怎么办？
  A: 可参考 Wasserstein GAN 的改进方法或使用预训练模型。

📌 图片关键词：Generative_Adversarial_Networks, Wasserstein_GAN, StyleGAN, 深度学习, 对抗训练