图像超分辨率（Image Super Resolution）是指由一幅低分辨率图像或图像序列恢复出高分辨率图像。

GAN中的生成器坍塌到一个极小的分布内，生成的样本不再变化，这种现象称为模型坍塌。边界平衡生成对抗网络BEGAN可以解决解决模型坍塌问题，和大多数GAN交替训练生成器和判别器不同，它允许在每一步以对抗的方式同时训练两个网络。

CGAN的全拼是Conditional Generative Adversarial Networks，条件生成对抗网络，它是GAN真正大展拳脚的开始。

DCGAN（Deep Convolutional GAN）是基础GAN的改进版之一，也是第一个全卷积的GAN，使用了卷积神经网络代替了基础GAN中的多层感知机。

我们以mnist作为数据集，通过基础GAN生成一些'以假乱真'的手写字体。

生成对抗网络(GANs)是一种由两个相互竞争的网络组成的深度神经网络架构。

利用程序将视频中的音频给提取出来。

利用pyttsx3可以轻松实现将文本转换为语音。

基于BERT-wwm-ext和sentence-transformer把玩中文句子embedding并寻找和查询短语相似度最接近的句子。

BERT是一种能够生成句子中词向量表示以及句子向量表示的深度学习模型，是近几年NLP领域杰出成果的集大成者。