WGAN-GP算法解析与实现
WGAN-GP（Wasserstein GAN-Gradient Penalty）是一种基于Wasserstein距离的生成对抗网络算法。该算法通过引入梯度惩罚项来改进传统的Wasserstein GAN，从而更稳定和可训练。本文将详细解析WGAN-GP算法的原理和实现，并提供相应的代码示例和实验结果。读者可以通过学习本文了解该算法的工作原理以及如何在实际中使用该算法进行生成模型的训练。
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