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摘要
近年来，深度学习在图像处理和计算机视觉领域取得了巨大进展，其中生成模型是
一个重要的研究方向。生成模型可以通过训练学到数据的分布并利用该分布生成新的样
本，在图像生成、图像修复、图像去噪等方面有着许多成功的应用。生成对抗网络
(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是一种基于对抗学习的生成模型，具有广泛的应
用前景。其基本结构是两个神经网络：一个生成器和一个判别器。通过训练使生成器对
数据分布进行拟合学习，进而生成类似数据样本，并使判别器区分真实数据和生成数据。
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