颜色分类leetcode GAN时间线这是显示生成对抗网络发展的时间表。预计将展示思想的演变和联系，并跟踪GAN研究的最新进展。论文列表部分参考和中的列表。注意： 所有日期对应于提交的初始版本。注意： 带有“Title of this style”的论文是GANs发展过程中的重点论文。欢迎任何有关论文是否为关键论文的建议！！注意： 由于GANs已经在最近的许多研究中被采用并获得批准，因此本列表将主要集中在主要会议（例如ICML、ICLR、NIPS、CVPR、ICCV、ECCV）和期刊（例如TPAMI, TIP, IJCV）的CV和ML，而不是从现在开始在arXiv上的（除了非常重要和广泛的），以确保列表的质量。

2014-06-10 | [理论] Ian J. Goodfellow等。 “生成对抗网络”。生成网络首先提出了生成器和鉴别器的对抗网络框架。该框架是一个两人游戏，训练生成器从输入的噪声中生成图像以欺骗鉴别器，同时训练鉴别器以很好地区分真实样本和假样本。该标准被表述为E_real(log(D)) + E_fake(