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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
Condition Matters in Full-head 3D GANs
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Facial Recognition Leveraging Generative Adversarial Networks
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Physically Plausible Multi-System Trajectory Generation and Symmetry Discovery
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参考链接
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