GAN（生成对抗网络）是深度学习中一种强大的工具，用于生成数据、图像和文本。本文将探讨GAN的一些高级主题。
高级GAN主题
条件GAN（cGAN） 条件GAN通过引入额外的输入来控制生成过程，这使得生成的内容更加可控。
Wasserstein GAN（WGAN） WGAN使用Wasserstein距离作为损失函数，这有助于提高训练的稳定性和生成图像的质量。
CycleGAN CycleGAN可以学习从一个域到另一个域的映射，常用于图像到图像的转换。
StyleGAN StyleGAN通过引入风格向量来控制生成图像的风格。
GAN的局限性 尽管GAN非常强大，但它们也存在一些局限性，例如模式崩溃和训练不稳定。
深入阅读
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GAN架构图