【摘 要】
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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
【机 构】
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湖北大学计算机与信息工程学院,广西民族师范学院数学与计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No. 61300125)
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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
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