| 生成式对抗网络及其在图像生成中的研究进展 |
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| 引用本文： | 马永杰,徐小冬,张茹,谢艺蓉,陈宏. 生成式对抗网络及其在图像生成中的研究进展[J]. 计算机科学与探索, 2021, 15(10): 1795-1811. DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2103075 |
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| 作者姓名： | 马永杰 徐小冬 张茹 谢艺蓉 陈宏 |
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| 作者单位： | 西北师范大学 物理与电子工程学院,兰州 730070 |
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| 摘 要： | 生成式对抗网络(GAN)现已成为深度学习领域热门的研究方向,其独特的对抗性思想来源于博弈论中的二人零和博弈,如何解决GAN训练不稳定、生成样本质量差、评价体系不够健全、可解释性差等问题是目前GAN研究的重点和难点.调研了生成式对抗网络的研究背景和发展趋势.首先阐述了生成式对抗网络的基本思想和算法实现,分析了GAN的优势...
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| 关 键 词： | 生成式对抗网络(GAN) 机器学习 深度学习 图像处理 无监督学习 图像生成 |
Generative Adversarial Network and Its Research Progress in Image Generation |
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| MA Yongjie,XU Xiaodong,ZHANG Ru,XIE Yirong,CHEN Hong. Generative Adversarial Network and Its Research Progress in Image Generation[J]. Journal of Frontier of Computer Science and Technology, 2021, 15(10): 1795-1811. DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.2103075 |
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| Authors: | MA Yongjie XU Xiaodong ZHANG Ru XIE Yirong CHEN Hong |
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