GAN原始论文的解读。
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简介：
生成对抗网络（GAN，Generative Adversarial Networks）的中文译本源自七月翻译组。作为一种深度学习模型，GAN近年来在处理复杂分布的无监督学习任务中展现出极大的潜力。该模型的核心在于其框架中至少包含两个模块：生成模型（Generative Model）以及判别模型（Discriminative Model）。这两个模型之间通过一种相互对抗的学习机制，从而能够有效地产生高质量的输出结果。在原始 GAN 理论中，生成器（G）和判别器（D）并非必须是神经网络结构，只要能够准确地拟合相应的生成和判别函数即可。然而，在实际应用中，深度神经网络通常被广泛用于构建 G 和 D。为了实现一个卓越的 GAN 应用，需要采用可靠且有效的训练方法，否则由于神经网络模型的内在自由性，可能导致最终输出质量不尽如人意。
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