生成式对抗网络(Generative　adversarial　network,GAN)是目前人工智能领域的一个研究热点,引起了众多学者的关注.针对现有GAN生成模型效率低下和判别模型的梯度消失问题,本文提出一种基于重构误差的能量函数意义下的生成式对抗网络模型(Energy　reconstruction　error　GAN,E-REGAN).首先,将自适应深度信念网络(Adaptive　deep　belief　network,ADBN)作为生成模型,来快速学习给定样本数据的概率分布并进一步生成相似的样本数据.其次,将自适应深度自编码器(Adaptive　deep　autoencoder,ADAE...