【摘 要】
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随着深度学习的快速发展,生成式模型领域也取得了显著进展.生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)是一种无监督的学习方法,它是根据博弈论中的二人零和博弈理论
【基金项目】
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国家自然科学基金(21676295),中国石油大学(北京)2018年度前瞻导向及培育项目“神经网络深度学习理论框架和分析方法及工具”(2462018QZDX02)资助
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随着深度学习的快速发展,生成式模型领域也取得了显著进展.生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)是一种无监督的学习方法,它是根据博弈论中的二人零和博弈理论提出的.GAN具有一个生成器网络和一个判别器网络,并通过对抗学习进行训练.近年来,GAN成为一个炙手可热的研究方向.GAN不仅在图像领域取得了不错的成绩,还在自然语言处理(Natural language processing,NLP)以及其他领域崭露头角.本文对GAN的基本原理、训练过程和传统GAN存在的问题
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