生成式对抗网络研究进展

• 作者: 李卓蓉 王万良
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 生成式对抗网络 卷积神经网络 自动编码器 对抗训练
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 135-148
• 页数: 14页
• 分类号: TP183
• 字数: 11222字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2018032

摘要

生成式对抗网络(GAN, generative adversarial network)对生成式模型的发展具有深远意义,自提出后立刻受到人工智能学术界和工业界的广泛研究与高度关注,随着深度学习的技术发展,生成式对抗模型在理论和应用上得到不断推进.首先,阐述生成对抗模型的研究背景与意义,然后,详细论述生成式对抗网络在建模、架构、训练和性能评估方面的研究进展及其具体应用现状,最后,进行分析与总结,指出生成式对抗网络研究中亟待解决的问题以及未来的研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王万良	浙江工业大学计算机科学与技术学院	303	3770	29.0	48.0
2	李卓蓉	浙江工业大学计算机科学与技术学院	3	37	1.0	3.0