生成对抗网络GAN综述*

摘要：

生成对抗网络(GAN)作为一种新的无监督学习算法框架得到越来越多研究者的青睐,已然成为当下的一个研究热点.GAN受启发于博弈论中的二人零和博弈理论,其独特的对抗训练思想能生成高质量的样本,具有比传统机器学习算法更加强大的特征学习和特征表达能力.目前GAN在计算机视觉领域尤其是在样本生成领域取得显著成功,每年有大量GAN相关研究的论文产出.针对GAN这一热点模型,首先介绍了GAN的研究现状;接着介绍了GAN的理论、框架,详细分析了GAN在训练过程中存在梯度消失和模式崩溃的原因;然后讨论了一些典型的GAN的改进模型,总结了它们理论的改进之处、优点、局限性、应用场景以及实现成本,同时还将GAN与VAE、RBM模型进行比较,总结出GAN的优势和劣势;最后展示了GAN在数据生成、图像超分辨率、图像风格转换等方面的应用成果,并探讨了GAN目前面临的挑战以及未来的研究方向.

关键词：机器学习、无监督学习、生成对抗网络(GAN)、梯度消失、模式崩溃

所属期刊栏目：14

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 61300125 国家自然科学基金

在线出版日期：2020-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共17页

页码：1-17