GAN 纸上谈兵：生成对抗网络论文解读

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是深度学习中一个重要的概念，由 Ian Goodfellow 等人于 2014 年提出。本文将对 GAN 的基本原理和经典论文进行解读。

GAN 工作原理

GAN 由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成尽可能真实的样本，而判别器的目标是区分真实样本和生成样本。两者相互对抗，最终生成器生成逼真的样本。

经典论文

Generative Adversarial Nets

这是 Ian Goodfellow 等人于 2014 年发表的论文，提出了 GAN 的基本概念和框架。

Generative Adversarial Nets

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应用。

Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks

扩展阅读

想要了解更多关于 GAN 的知识，可以阅读以下文章：

• GAN 简介
• GAN 应用案例

希望这篇文章能帮助您更好地理解 GAN 的原理和应用。🤔