你 GAN 明白了吗？-技术圈

GAN 可以算是深度学习中最有趣的算法之一了~

GAN 的趣味应用落地非常广泛，包括图像生成、超分辨率重建、去马赛克、风格迁移（生成漫画头像等）、人脸属性编辑（去胡子特效）、数据增强等，还有席卷过B站的AI视频换脸技术等，GAN早已成为很多准研究生的研究方向。

那原生GAN是Ian Goodfellow 发表的第一篇提出 GAN 的论文，是任何开始研究学习 GAN 都应该阅读学习的一篇论文。

它提出了 GAN 模型框架，讨论了非饱和的损失函数，然后对于最佳判别器(optimal discriminator)给出其导数，并进行证明；最后是在 Mnist、TFD、CIFAR-10 数据集上进行了实验。

学完这GAN开山之作，那之后GAN系列的论文，你也可以快速理解和掌握了。

虽然网上有很多讲解原生GAN的文章和视频，及复现讲解。但自己复现总是会碰到很多的问题，如果跟随资深的GAN领域算法工程师，手把手教你一起复现，可以事半功倍。

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