生成式對抗網絡模型綜述

摘要 生成式對抗網絡模型(GAN)是基於深度學習的一種強大的生成模型，可以應用於計算機視覺、自然語言處理、半監督學習等重要領域。生成式對抗網絡最最直接的應用是數據的生成，而數據質量的好壞則是評判GAN成功與否的關鍵。本文介紹了GAN最初被提出時的基本思想，闡述了其一步步演化、改進的動機和基本思想以及原理，從基於模型改進的角度介紹了WGAN，WGAN-GP，LSGAN，f-GAN，LS-GAN以及G

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