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生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN綜述
關(guān)鍵詞：機器學(xué)習(xí) 無監(jiān)督學(xué)習(xí) 梯度消失 模式崩潰
摘要：生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)作為一種新的無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法框架得到越來越多研究者的青睞,已然成為當(dāng)下的一個研究熱點。GAN受啟發(fā)于博弈論中的二人零和博弈理論,其獨特的對抗訓(xùn)練思想能生成高質(zhì)量的樣本,具有比傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法更加強大的特征學(xué)習(xí)和特征表達(dá)能力。目前GAN在計算機視覺領(lǐng)域尤其是在樣本生成領(lǐng)域取得顯著成功,每年有大量GAN相關(guān)研究的論文產(chǎn)出。針對GAN這一熱點模型,首先介紹了GAN的研究現(xiàn)狀;接著介紹了GAN的理論、框架,詳細(xì)分析了GAN在訓(xùn)練過程中存在梯度消失和模式崩潰的原因;然后討論了一些典型的GAN的改進(jìn)模型,總結(jié)了它們理論的改進(jìn)之處、優(yōu)點、局限性、應(yīng)用場景以及實現(xiàn)成本,同時還將GAN與VAE、RBM模型進(jìn)行比較,總結(jié)出GAN的優(yōu)勢和劣勢;最后展示了GAN在數(shù)據(jù)生成、圖像超分辨率、圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換等方面的應(yīng)用成果,并探討了GAN目前面臨的挑戰(zhàn)以及未來的研究方向。
計算機科學(xué)與探索雜志要求:
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