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生成对抗网络GAN的研究进展
被引量：
12
1
作者
张恩琪
顾广华
+1 位作者
赵晨
赵志明
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第4期968-974,共7页
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...
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。
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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
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职称材料
题名
生成对抗网络GAN的研究进展
被引量：
12
1
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
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第4期968-974,共7页
基金
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)。
文摘
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。
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
Keywords
zero-sum game theory
generative adversarial network
unsupervised learning
image super-resolution reconstruction
text synthesis picture
分类号
TG333 [金属学及工艺—金属压力加工]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
生成对抗网络GAN的研究进展
张恩琪
顾广华
赵晨
赵志明
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021
12
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