CGAN(conditional GANs)

论文：https://arxiv.org/pdf/1411.1784.pdf 介绍： 论文提出了GAN的有条件（限制）的版本，结构很简单，在数据中添加一个数据 y ，y 是在生成器和辨别器中都需要考虑的。对抗网络相对于 Markov 决策链优点众多：梯度下降时，只需要反向传播算法，在学习规程中不需要做推断，许多因素以及因素之间的相互关系可以在模型中融合的很好。论文提出的 CGAN 是在某些特定条件

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