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生成式對抗網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用及研究綜述

2021-06-09 | pdf | 3.73 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  基于零和博弈思想的生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)可通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)獲得數(shù)據(jù)的分布,并生成較逼真的數(shù)據(jù)?;贕AN的基礎(chǔ)概念及理論框架,硏究各類GAN模型及其在特定領(lǐng)域的應(yīng)用情況,從數(shù)據(jù)相似性度量、模型框架、訓(xùn)練方法3個方面進(jìn)行分析,對GAN改進(jìn)與擴(kuò)展的相關(guān)研究成果進(jìn)行總結(jié),并從圖像合成、風(fēng)格遷移等應(yīng)用領(lǐng)域展開討論,歸納出GAN的優(yōu)勢與不足,同時對其應(yīng)用前景進(jìn)行展壟。分析結(jié)果表明,GAN的學(xué)習(xí)能力與可塑性強(qiáng),改進(jìn)潛力大,應(yīng)用范圍廣,但其發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)是訓(xùn)練過程丕穩(wěn)定,且缺乏生成數(shù)據(jù)質(zhì)量的客觀評價標(biāo)準(zhǔn)。

圖像 機(jī)器學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)
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