WGAN(2017)：Wasserstein GAN
Wasserstein GAN 简述： 本文关心的问题为无监督学习问题。介绍WGAN，可替换传统GAN的训练。新模型中，提高了学习的稳定性，克服了模式被破坏等问题，并提供方便调试和超参数搜索的学习曲线。进一步，显示对应的优化问题合理，并为分布间其它距离的深入关联提供理论工作。 在非监督学习中学习概率分布的意义在哪儿？论文使用极大似然估计的理论来解释，使用一个分布来近似真实分布，并通过最小化连个分布
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