生成对抗网络GAN的研究进展
Research progress on generative adversarial network
1. 燕山大学 信息科学与工程学院, 河北 秦皇岛 066004
2. 河北省信息传输与信号处理重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
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，尤其是在计算机视觉领域中的图像生成方面取得了很大成果，成为当下的一个研究热点。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。
基金项目
河北省自然科学基金资助项目(F2017203169)
河北省高等学校科学研究重点项目(ZD2017080)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.05.0095
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第4期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 968-974
文章编号: 1001-3695(2021)04-002-0968-07
发布历史
[2021-04-05] 印刷出版
引用本文
张恩琪, 顾广华, 赵晨, 等. 生成对抗网络GAN的研究进展 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (4): 968-974. (Zhang Enqi, Gu Guanghua, Zhao Chen, et al. Research progress on generative adversarial network [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (4): 968-974. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年，是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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