生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）论文精选

生成对抗网络（GANs）是深度学习领域的一种重要技术，它通过两个神经网络（生成器和判别器）的对抗训练来生成逼真的数据。以下是一些关于生成对抗网络的精选论文：

• 《Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks》
  这篇论文介绍了深度卷积生成对抗网络（DCGAN），它是GANs的早期工作之一，对后续的GAN研究产生了深远影响。

• 《Improved Generative Adversarial Models》
  这篇论文提出了许多改进GANs的方法，包括改进的损失函数和训练技巧，使得GANs能够生成更高质量的图像。

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Generative Adversarial Network

GAN Architecture