GAN 纸论文集

生成对抗网络（GAN）是近年来深度学习领域的一个重要研究方向。以下是一些关于 GAN 的论文，供您参考。

1. 论文列表

• 《Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks》

  • 作者：Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio
  • 简介：这篇论文是 GAN 的开山之作，详细介绍了 GAN 的基本原理和实现方法。

• 《Improved Generative Adversarial Models》

  • 作者：Tero Karras, Timo Aila, Samuli Laine, and Miika Aittala
  • 简介：这篇论文提出了改进的 GAN 模型，提高了生成图像的质量。

• 《Stacked Generative Adversarial Networks》

  • 作者：Alec Radford, Luke Metz, and Soumith Chintala
  • 简介：这篇论文提出了堆叠生成对抗网络，可以生成更复杂的图像。

2. 图片展示

下面展示一张由 GAN 生成的图像：

3. 扩展阅读

如果您对 GAN 感兴趣，可以进一步阅读以下内容：

• GAN 的原理和应用
• GAN 的代码实现