【摘 要】
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随着人工智能的发展,具有零和博弈思想的生成式对抗网络GAN（Generative adversarial networks）已成为人工智能领域的一个热门研究方向。GAN将机器学习中的生成式模型和判别式模
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随着人工智能的发展,具有零和博弈思想的生成式对抗网络GAN（Generative adversarial networks）已成为人工智能领域的一个热门研究方向。GAN将机器学习中的生成式模型和判别式模型思想结合,通过对抗学习的方式对二者共同训练,旨在估测数据样本分布以及生成新的数据样本。本文首先对GAN的基础概念和理论进行介绍,并分析该模型的理论框架及其优势;其次对GAN扩展中主要的几个研究成果进行梳理与介绍,主要分为对GAN自身的改进研究成果以及从第三方对GAN进行改进的研究成果两部分。最后对GAN最
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