开发的毕业设计涉及到半监督学习中的生成对抗网络（GAN）以及与其他监督学习模型的对比，这是一个非常有意义的研究方向。半监督学习结合了有监督学习和无监督学习的优势，能够在标签数据有限的情况下提高模型的性能。
SVM（支持向量机）、随机森林（Random Forest）、MLP（多层感知机）都是传统的监督学习模型，而GAN（生成对抗网络）是一种无监督学习模型，ACGAN（对抗性条件生成网络）是GAN的一个变种，它结合了条件生成网络和对抗网络的特性。
以下是一些建议，希望能帮助你更好地完成这个项目：
1. **数据准备**：
- 选择合适的数据集进行实验，确保数据集既有标签数据也有未标签数据。
- 对数据进行预处理，包括归一化、去噪等，以提高模型性能。
2. **模型实现**：
- 实现SVM、随机森林、MLP等传统监督学习模型。
- 实现GAN和ACGAN模型，注意调参和优化。
3. **实验设计**：
- 设计对比实验，明确实验的目的和对比的指标。
- 保持实验条件一致，只改变模型的种类，以保证结果的可比性。
4. **训练与评估**：
