生成对抗网络的研究进展综述

摘要：

自生成对抗网络(GANs)诞生以来,对其研究已经成为机器学习领域的一个热点.它利用对抗学习的机制训练模型,解决了当年生成算法无法解决的问题.由于GANs的优势,研究者们对其进行深入的研究,产生了许多GANs的衍生模型,这使得GANs得到了快速的发展,形成了所谓的GAN-Zoo.GANs被广泛应用于视觉领域、音频领域、自然语言领域及其他各种领域中,如图像生成、图像翻译、文本生成、音频转换和自然语言翻译等.从传统GANs出发,对近几年内GANs的研究中较为突出的方面进行总结,首先介绍了传统GANs的基本理论,然后对近年来GANs的主要衍生模型进行分析,最后总结了GANs在图像领域和信息安全领域中的主要应用成果.

关键词：生成对抗网络(GANs)、散度函数、神经网络、生成模型

所属期刊栏目：14

分类号：TP30(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 61872152, 61872409 国家自然科学基金;the Provincial Rural Revitalization Strategy Special Project of Guangdong Provincial Department of Agriculture of 2018 under Grant No. 54 ;the Program for Special Support of Top-Notch Young Professionals of Guangdong Province under Grant No. 2015TQ01X79 广东省特支计划科技创新青年拔尖人才项目

在线出版日期：2020-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：377-388