生成式对抗网络研究综述

摘要：

生成式对抗网络(GAN)凭借其强大的对抗学习能力受到越来越多研究者的青睐,并在诸多领域内展现出巨大的潜力.阐述了GAN的发展背景、架构、目标函数,分析了训练过程中出现模式崩溃和梯度消失的原因,并详细介绍了通过架构变化和目标函数修改而提出GAN衍生模型,对一些用来评估生成图像质量和多样性的标准进行了小结,总结了GAN在不同领域的广泛应用,总结全文并对该领域未来的研究方向提出一些展望.

关键词：机器学习、生成式对抗网络、图像生成、无监督学习

所属期刊栏目：58

分类号：TP181;TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;云南省教育厅项目

在线出版日期：2022-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：90-103