1. 毕业设计（论文）主要内容：

生成式对抗网络是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中两个模块：生成模型和判别模型的互相博弈学习产生相当好的输出。研究一种基于生成对抗网络的手写字体生成的模型，实现生成网络以高斯噪声作为输入，其输出结果需要尽量模仿手写字体mnist数据集中的真实样本。判别网络的输入则为真实样本和生成网络的产生的输出，其目的是将生成网络的输出从真实样本中尽可能分辨出来。两个网络相互对抗、不断调整参数，最终使生成网络生成以假乱真的手写字体。利用配置好的anaconda与tensorflow环境对该生成对抗模型建模，完成基于生成对抗网络的手写字体生成。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

（1）查阅相关文献资料15篇以上（其中近5年外文文献不少于3篇）。

（2）完成开题报告及任务书。

（3）完成anaconda及tensorflow环境的搭建及基于生成对抗生成网络的手写字体生成仿真。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

（1）第1－4周：查阅相关文献资料，明确研究内容，了解研究所需理论基础。确定方案，完成开题报告。

（2）第5－6周：熟悉掌握基本理论，完成英文资料的翻译，熟悉相关工具软件的使用。

（3）第7－9周： 完成anaconda环境以及tensorflow环境的搭建

4. 主要参考文献

[1] goodfellow i j, pouget-abadie j, mirza m, et al. generative adversarial

networks [c]// advances in neural information processing systems. 2014, 3:2672-2680.

[2] arjovsky m, bottou l. towards principled methods for traininggenerative adversarial networks [j]. ar xiv preprint ar xiv: 1701. 04862,2017.