生成式对抗网络 GAN

生成式对抗网络 GAN 是 2014 年由 Goodfellow 提出的一种新颖的生成式模型，随后得到了快速发展。

Goodfellow 本人提出的是无条件的 GAN；之后出现了能生成不同类别图像的有条件的 GAN；基于卷积神经网络的 DCGAN；可以加入潜在因素，生成不同风格的 InfoGan；彻底解决 GAN 训练不稳定问题的 Wasserstein GAN 等等。

下面的两个链接包含大量可以学习的有关 GAN 的知识：

1. 机器之心GitHub项目：GAN完整理论推导与实现，Perfect！ 从 GAN 的原论文出发，借助 Goodfellow 在 NIPS 2016 的演讲和台大李弘毅的解释，完成原 GAN 的推导、证明与实现。
2. 资源 | 谷歌开源TFGAN：轻量级生成对抗网络工具库 为使开发者更轻松地使用 GAN 进行实验，谷歌最近开源了 TFGAN，一个实现轻松训练和评估 GAN 的轻量级库。它为开发者轻松训练 GAN 提供了基础条件，提供经过完整测试的损失函数和评估指标，同时提供易于使用的范例，这些范例展示了 TFGAN 的表达能力和灵活性。谷歌还发布了一个包含高级 API 的教程，帮助人们快速上手，使用自己的数据训练模型。