【摘 要】
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深度学习在人工智能领域获得了巨大的成功,众多深度学习模型不断出现。基于零和博弈思想的生成式对抗网络GAN(Generative adversarial networks)成为深度学习领域一个新的研
【基金项目】
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国家自然科学基金(61602345,61703306);天津市科技计划项目(14RCGFGX00847)
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深度学习在人工智能领域获得了巨大的成功,众多深度学习模型不断出现。基于零和博弈思想的生成式对抗网络GAN(Generative adversarial networks)成为深度学习领域一个新的研究热点,该模型的意义在于可通过无监督学习获得数据的分布,并能生成较逼真的数据。以生成式对抗网络的基础概念及理论框架为基础,以GAN各类模型及其在特定领域的应用成果为研究对象,从数据相似性度量等三个方面进行归纳与分析,对GAN的改进与扩展的相关研究成果广泛调研,并从图像合成、风格迁移等多个实际应用领域展开讨论,系统地梳理、总结出GAN的优势与不足,同时也对其应用前景进行展望。GAN学习能力优越,可塑性强,改进潜力大,应用范围广,具有较高的研究价值。但GAN模型训练过程不稳定以及缺乏生成数据质量的客观评价标准仍是其发展所面临的挑战。
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