论文生成GAN算法分析
文章标题：生成对抗网络（GAN）的应用及算法分析
生成对抗网络（GAN）是一深度学习模型，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）组成。GAN通过两神经网络对抗博弈实现数据生成。生成器生成逼真数据，判别器区分真实与生成的假数据。对抗机制促使生成器改进，生成更高质数据。
GAN训练是零和博弈问题，生成器与判别器在对抗中达纳什均衡，使判别器无法区分。Ian J. Goodfellow等2014年提出GAN，在图像生成领域成功。
GAN广泛应用于图像生成、转换、编辑、修复，文本生成、语音合成、医学图像处理。文本生成中，GAN用LSTM作生成器、CNN作判别器，光滑近似解决离散数据梯度问题。
面对挑战如模式坍塌、训练不稳定，研究者提出改进方法，如Wasserstein GAN引入Wasserstein距离增加稳定性与多样性，TextGAN基于特征匹配优化文本生成质量。
GAN作为强大生成模型，理论基础和应用潜力巨大，需进一步研究完善理论和提高泛化能力。
