摘要
生成对抗网络GAN(Generative Adversarial Networks)于2014年被Lan等人提出,该生成式模型受到二人零和博弈的影响,通过生成器和判别器的相互比较而形成。凭借生成数据质量较好的优势,GAN已被广泛应用于各科研领域,如图像生成与修复、人脸识别等多个领域中,均有较好的表现。本文介绍了GAN的基本概念、代表性模型、主要应用领域等基础知识,将GAN与传统类型的算法进行了优劣比较,最后阐述了对GAN未来前景的看法。
出处
《物联网技术》
2022年第11期93-97,共5页
Internet of things technologies
基金
国家级大学生创新创业训练计划项目(202213469054)
福建省中青年教师教育科研项目(JAT200922)
漳州市自然科学基金(ZZ2021J10)
厦门大学嘉庚学院预研项目(YY2019L02)。
作者简介
刘鹤丹(1983—),女,锡伯族,辽宁人,博士,副教授,主要研究方向为计算机视觉、机器学习;通讯作者:叶汉平(2001—),男,福建人,本科生,主要研究方向为计算机视觉、机器学习;徐梦真(2002—),女,福建人,本科生,主要研究方向为计算机视觉、机器学习;赵旭磊(2000—),男,浙江人,本科生,主要研究方向为计算机视觉、机器学习。
