生成对抗网络是深度学习中最有趣和最受欢迎的应用之一。本文将列出 10 篇关于 GAN 的论文，这些论文详细介绍了 GAN，以及了解最新技术的基础。
目录：
- DCGAN
- Improved Techniques for Training GANs
- Conditional GANs
- Progressively Growing GANs
- BigGAN
- StyleGAN
- CycleGAN
- Pix2Pix
- StackGAN
- Generative Adversarial Networks
DCGANs （2015）
建议使用 DCGAN 开启您的 GAN 之旅。这篇论文展示了卷积层与 GAN 是怎样组合的，还提供了其他一系列其他的参考架构。论文还讨论了诸如可视化GAN特征，潜在空间插值，用鉴别器特征训练分类器，结果评价等方面，这些方面都会出现在您的 GAN 研究中。总之，DCGAN 论文是必读的 GAN 论文，因为它的结构非常清晰，代码容易使用，可以马上用在您的 GAN 开发中。
地址(https://arxiv.org/abs/1511.06434)
