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1. 接口描述 2. 输入参数 3. 输出参数 4. 错误码表 5. 示例

1. API Description 2. Input Parameters 4. Error Codes

资源包含文件：word+答辩PPT+源码+项目截图 经过国内外学者长时间地对GAN模型训练地数学理论上的研究因为涉及了博弈论、动力学和势场等学科领域而进展缓慢[]。然而研究者对神经网络模型的泛化能力和对抗样本攻击研究的突破，使得将神经网络模型的泛化和纳什均衡联系在一起有着光明的前景。这使得在数学理论等交叉性学科比较薄弱的人工智能研究员们目光吸引在这个领域。虽说，研究角度发生了改变，但是最终还是要解决关于GAN模型的几大根本性问题。以下，将逐步介绍开放性问题及理论原理。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/newlw/article/details/125043759

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