《计算机应用研究》|Application Research of Computers

生成对抗网络GAN的研究进展

Research progress on generative adversarial network

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作者 张恩琪,顾广华,赵晨,赵志明
机构 燕山大学信息科学与工程学院;河北省信息传输与信号处理重点实验室
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摘要 基于零和博弈思想的生成式对抗网络(generative adversarial network,GAN)模型的意义在于可通过无监督学习获得数据的分布,并能生成较逼真的数据。它可以应用在很多领域,尤其是计算机视觉领域,在图像生成方面取得了很大成果,成为当下研究的一个热点。以GAN模型及其在特定领域的应用结果为研究对象,对GAN的改进和扩展的研究成果进行了广泛的研究,并从图像超分辨率重建、文本合成图片等多个实际应用领域展开讨论,系统地梳理、总结出GAN的优势与不足,同时结合自然语言处理、强化学习对GAN的发展趋势及应用前景进行预测分析。
关键词 零和博弈思想;生成式对抗网络;无监督学习;图像超分辨率重建;文本合成图片
基金项目 河北省自然科学基金项目(F2017203169)
河北省高等学校科学研究重点项目(ZD2017080)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2021-04-005.html
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中图分类号 TG333
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