<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>GAN on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/gan/</link><description>Recent content in GAN on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/gan/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Wasserstein（瓦瑟斯坦）</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/wasserstein/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 10:56:05 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/wasserstein/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>Wasserstein距离，也称为地球移动距离（Earth Mover&amp;rsquo;s Distance），通过计算将质量从一个分布移动到另一个分布所需的“最小工作量”来量化两个概率分布之间的差异。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>一种基于将一个概率分布转换为另一个所需最小成本来衡量概率分布之间距离的指标。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>地球移动距离&lt;/li>
&lt;li>概率分布&lt;/li>
&lt;li>最优传输&lt;/li>
&lt;li>梯度稳定性&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>训练稳定的生成对抗网络&lt;/li>
&lt;li>领域自适应&lt;/li>
&lt;li>测量分布相似性&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/kl%E6%95%A3%E5%BA%A6-kullback-leibler-divergence/">KL散度 (Kullback-Leibler Divergence)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E7%94%9F%E6%88%90%E5%AF%B9%E6%8A%97%E7%BD%91%E7%BB%9C-generative-adversarial-networks/">生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E6%9C%80%E4%BC%98%E4%BC%A0%E8%BE%93-optimal-transport/">最优传输 (Optimal Transport)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/%E5%88%86%E5%B8%83%E5%8C%B9%E9%85%8D-distribution-matching/">分布匹配 (Distribution Matching)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>