10.3969/j.issn.1000-1220.2020.06.003
生成对抗网络及其应用研究综述
在人工智能引领的浪潮下,生成模型的理论研究与应用不断获得成功,已经成为当前研究的热点之一.因此,系统地研究生成模型及其应用具有重要的意义.本文首先将生成模型分为基于显式密度和基于隐式密度的生成模型,并介绍每类模型中具有代表的生成模型,分析它们的优缺点.其次,从应用层面分4类重点介绍了生成对抗网络在图像生成中的研究进展,即通过噪声生成图像、文本生成图像、图像到图像转换和交互式操控图像生成.然后从可解释性、可控性、稳定性和模型评价方法4个方面分析了生成对抗网络的理论研究进展.最后讨论了研究生成对抗网络潜在的突破口.
生成模型、显式密度、隐式密度、生成对抗网络、图像生成
41
TP399(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金-联合基金项目;国家自然科学基金面上项目;国家重点研究计划项目;四川省重点研发项目
2020-06-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
1133-1139