1 生成对抗网络基础
1.1 GAN的原理与架构
1.2 判别器与生成器
1.3 损失函数与优化方法
2 GAN的训练与调优
2.1 训练过程与技巧
2.2 模式崩溃与解决方法
2.3 超参数调整与稳定性
3 常见GAN变体与扩展
3.1 Conditional GAN
3.2 Deep Convolutional GAN
3.3 Wasserstein GAN
3.4 Progressive Growing of GANs
生成对抗网络:深度学习的创造与对抗
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