以下是一些关于生成对抗网络（GAN）的经典论文，可以帮助你深入了解这一领域。
1. 《Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks》
这篇论文由Ian Goodfellow等人于2014年发表，是GAN领域的开创性工作之一。它详细介绍了GAN的原理和实现方法。
2. 《Generative Adversarial Nets》
这篇论文同样由Ian Goodfellow等人于2014年发表，是GAN领域的另一篇经典之作。它进一步探讨了GAN的应用和改进。
3. 《InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets》
这篇论文由Chintala等人于2016年发表，提出了InfoGAN，这是一种通过最大化生成器输出的信息量来进行表征学习的GAN变种。
4. 《StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks》
这篇论文由Xie等人于2017年发表，探讨了如何利用GAN将文本描述转换为逼真的图像。
5. 《CycleGAN: Unsupervised Learning of Image-to-Image Translation》
这篇论文由Zhu等人于2017年发表，提出了CycleGAN，这是一种不需要成对训练样本的图像到图像的转换方法。
图片展示
下面展示一张由GAN生成的图像：
希望这些论文能够帮助你更好地理解GAN技术。