生成对抗网络研究综述 |
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作者姓名: | 刘鹤丹 叶汉平 徐梦真 赵旭磊 |
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作者单位: | 厦门大学嘉庚学院信息科学与技术学院 |
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基金项目: | 国家级大学生创新创业训练计划项目(202213469054);;福建省中青年教师教育科研项目(JAT200922);;漳州市自然科学基金(ZZ2021J10); |
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摘 要: | 生成对抗网络GAN(Generative Adversarial Networks)于2014年被Lan等人提出,该生成式模型受到二人零和博弈的影响,通过生成器和判别器的相互比较而形成。凭借生成数据质量较好的优势,GAN已被广泛应用于各科研领域,如图像生成与修复、人脸识别等多个领域中,均有较好的表现。本文介绍了GAN的基本概念、代表性模型、主要应用领域等基础知识,将GAN与传统类型的算法进行了优劣比较,最后阐述了对GAN未来前景的看法。
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关 键 词: | GAN 神经对抗网络 二人博弈 人工智能 深度学习 生成式模型 |
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