生成对抗网络研究综述

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。