生成式对抗网络研究与应用进展

被引：14

作者：

柴梦婷

朱远平

机构：

[1] 天津师范大学计算机与信息工程学院

来源：

计算机工程 | 2019年 / 45卷 / 09期

关键词：

生成式对抗网络; 生成式模型; 对抗学习; 深度学习; 人工智能;

D O I：

10.19678/j.issn.1000-3428.0051964

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

基于零和博弈思想的生成式对抗网络(GAN)可通过无监督学习获得数据的分布,并生成较逼真的数据。基于GAN的基础概念及理论框架,研究各类GAN模型及其在特定领域的应用情况,从数据相似性度量、模型框架、训练方法3个方面进行分析,对GAN改进与扩展的相关研究成果进行总结,并从图像合成、风格迁移等应用领域展开讨论,归纳出GAN的优势与不足,同时对其应用前景进行展望。分析结果表明,GAN的学习能力与可塑性强,改进潜力大,应用范围广,但其发展面临的挑战是训练过程不稳定,且缺乏生成数据质量的客观评价标准。

引用

页码：222 / 234

页数：13

共 14 条

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