3.1 原始 GAN (Vanilla GAN)

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3.1 原始 GAN (Vanilla GAN) 3.1 原始 GAN (Vanilla GAN) 原始 GAN，也称为 Vanilla GAN，是生成对抗网络 (GAN) 的基石，由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年的论文中首次提出。它奠定了后续各种 GAN 架构的基础，理解 Vanilla GAN 的原理对于深入学习 GAN 的其他变体至关重要。 3.1.1 原理概述 Vanilla GAN 的核心思想是对抗学习，它由两个神经网络组成：生成器 (Generator, G): 负责从随机噪声（通常是高斯噪声或其他分布）中学习生成逼真的数据样本，试图模仿真实数据分布。