【GANs学习笔记】（二）GANs大家族分类

4. GANs大家族分类

随着GANs的火热，相关的衍伸模型出现了至少有上百种，在下面这个博客 https://deephunt.in/the-gan-zoo-79597dc8c347中整理了非常多的GANs变种。本书仅选择与计算机视觉相关的GANs作介绍，简要地介绍其核心思想和算法原理。本书共涉及到29种经典的GANs架构，现在将其按不同类型进行分类，并按时间排列列表如下。

发表时间	名称	中文名称	论文地址
14年06月	GANs	生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1406.2661.pdf
14年11月	CGAN	条件生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1411.1784.pdf
15年06月	LAPGAN	拉普拉斯金字塔GAN	https://arxiv.org/pdf/1506.05751.pdf
15年11月	DCGAN	深度卷积生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1511.06434.pdf
15年12月	VAEGAN	变分自编码器GAN	https://arxiv.org/pdf/1512.09300.pdf
16年05月	BiGAN	双向生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1605.09782.pdf
16年06月	CoGAN	耦合生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1606.07536.pdf
16年06月	fGAN	f-散度生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1606.00709.pdf
16年06月	ImprovedDCGAN	提升的DCGAN	https://arxiv.org/pdf/1606.03498.pdf
16年06月	InfoGAN	互信息生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1606.03657.pdf
16年09月	EBGAN	基于能量的生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1609.03126.pdf
16年09月	SRGAN	超分辨率生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1609.04802.pdf
16年11月	LSGAN	最小二乘生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1611.04076.pdf
16年12月	StackGAN	堆栈式生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1612.03242.pdf
17年01月	WGAN	Was距离生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf
17年03月	BEGAN	边界均衡生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1703.10717.pdf
17年03月	CycleGAN	循环生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf
17年03月	TripleGAN	三部分生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1703.02291.pdf
17年04月	WGAN-GP	加强版WGAN	https://arxiv.org/pdf/1704.00028.pdf
17年05月	DRAGAN	深度回归分析GAN	https://arxiv.org/pdf/1705.07215.pdf
17年10月	PGGAN	渐进生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1710.10196.pdf
17年10月	StackGAN++	提升的堆栈式GAN	https://arxiv.org/pdf/1710.10916.pdf
17年11月	StarGAN	星型结构GAN	https://arxiv.org/pdf/1711.09020.pdf
17年11月	XGAN	X型结构GAN	https://arxiv.org/pdf/1711.05139.pdf
17年12月	ComboGAN	合一式生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1712.06909.pdf
18年02月	SNGAN	频谱归一化生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1802.05957.pdf
18年05月	SAGAN	自注意力生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1805.08318.pdf
18年07月	RGAN	相对生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1807.00734.pdf
18年09月	BigGAN	大规模生成对抗网络	https://arxiv.org/pdf/1809.11096.pdf

上述29篇paper的打包下载地址如下：

链接：https://pan.baidu.com/s/1xhuJ7dHwLNVPDuXTcEeOzQ

提取码：wuoq

下面将会逐一介绍这些GANs变种的实现原理。

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