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生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)是一种无监督的深度学习模型,本文基于GAN模型二人零和博弈思想,研究了其组成部分生成器和判别器相互"对抗"的训练过程。构建了基于GAN模型的带有辅助分类信息网络(Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network,ACGAN)模型,进行实例化实验,实验为了提高模型对真实度和类别判断这两个任务的独立性,使用卷积神经网络进行图像处理,并在实验中重构了损失函数。