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生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN) 是一类神经网络，通过轮流训练判别器 (Discriminator) 和生成器 (Generator)，令其相互对抗，来从复杂概率分布中采样，例如生成图片、文字、语音等。GAN 最初由 Ian Goodfellow 提出，原论文见 Generative Adversarial Networks
Well Log-Guided Synthesis of Subsurface Images from Sparse Petrography Data Using cGANs
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Context-free Self-Conditioned GAN for Trajectory Forecasting
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Physically Plausible Multi-System Trajectory Generation and Symmetry Discovery
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Logic Tensor Network-Enhanced Generative Adversarial Network
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Predicting large scale cosmological structure evolution with generative adversarial network-based autoencoders
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参考链接
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