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这篇论文必读的原因是因为它取得非常好的结果以及对于GAN问题的创造性方法。它利用一个多尺度结构，从4*4到8*8一直提升到1024*1024的分辨率，如下图所示的结构，这篇论文提出了一些如何解决由于目标图片尺寸导致的不稳定问题。
总之，DCGAN论文是一篇必读的GAN论文，因为它以一种非常清晰的方式定义了体系结构，因此很容易从一些代码开始，并开始开发GANs的直觉。DCGAN模型—带上采样卷积层的生成结构ImprovedTechniquesforTrainingGANs—Salimansetal.(2016)
前言上次写的文章--一文了解下GANs能够作到的事情，若是想进一步了解GAN，学习研究GAN，能够先从这10篇论文开始。git本文翻译自：githubhttps://towardsd
生成对抗网络GAN论文TOP10_网易订阅.必读！.生成对抗网络GAN论文TOP10.【新智元导读】生成对抗网络(GAN)是深度学习中最有趣、最受欢迎的应用之一。.本文列出了10篇关于GAN的论文，这些论文将为你提供一个很好的对GAN的介绍，帮助你理解最先进技术的...
ProgressivelyGrowingGAN(PG-GAN)有着惊人的结果，以及对GAN问题的创造性方法，因此也是一篇必读论文。这篇GAN论文来自NVIDIAResearch，提出以一种渐进增大（progressivegrowing）的方式训练GAN，通过使用逐渐增大的GAN网络（称为PG-GAN）和精心处理的CelebA-HQ数据集，实现了效果令人惊叹的生成图像。
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该论文集共收录16篇论文，引用最多的论文为ImprovedTechniquesforTrainingGANs，引用数为4817。下论文，到AMiner...#AMiner必读论文推荐##图神经网络在计算机视觉上的应用#论文集地址：https://aminer/topic/607644d图结构数据广泛存在...
盘点：生成对抗网络GAN论文TOP10.人工智能新智元2019-03-19.生成对抗网络(GAN)是深度学习中最有趣、最受欢迎的应用之一。.本文列出了10篇关于GAN的论文，这些论文将为你提供一个很好的对GAN的介绍，帮助你理解最先进技术的基础。.来源：towardsdatascience...
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