【摘 要】
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生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)目前已经成为人工智能学界的一个热门研究方向。GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成器和一个判别器构
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生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)目前已经成为人工智能学界的一个热门研究方向。GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成器和一个判别器构成,通过对抗学习的方式来训练以估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本。GAN在图像和视觉计算、语音和语言处理、信息安全以及棋类比赛等领域,得到了广泛研究,且具有巨大的应用前景。深度卷积对抗生成网络DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)是卷积神经网络和对抗网络的结合,本文总结了五种不同形式的DCGAN网络及其理论、区别、优势以及未来的发展趋势。
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