请说明GAN和WGAN的区别

GAN（Generative Adversarial Networks）和WGAN（Wasserstein Generative Adversarial Networks）都是生成式对抗网络，但是它们之间有一些区别。

GAN是一种通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习的无监督学习算法，其中一个网络生成与真实数据类似的数据，另一个网络则判断生成数据和真实数据的区别。GAN的目标是让生成器生成的数据与真实数据的分布尽可能相似。

WGAN是GAN的一种变体，它引入了Wasserstein距离来测量生成数据和真实数据的距离。Wasserstein距离可以更好地衡量两个分布之间的距离，避免了GAN中梯度消失和模式崩溃等问题。WGAN的目标是最小化生成数据和真实数据之间的Wasserstein距离，从而得到更好的生成效果。

总的来说，WGAN相比于GAN更加稳定，能够生成更高质量的数据，并且能够更好地解决GAN中的一些问题。