强化学习与生成式对抗网络结合方法研究进展

• 作者: 傅启明 吴宏杰 戴大东 陆卫忠 陈建平
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 强化学习 生成式对抗网络 深度学习 人工智能
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 热点与综述
• 页码范围: 36-44
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 8446字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1812-0268

摘要

强化学习和生成式对抗网络是近年来人工智能领域的两个热门主题,在众多领域表现非常出色.近期出现较多关于两者结合的工作与报道,将强化学习交互式学习的优点与生成式对抗网络的启发自博弈思想相互融合.对两者结合的最新进展进行了梳理、比较与实验分析.对强化学习与生成式对抗网络的理论进行了概述;从强化学习改进生成式对抗网络、生成式对抗网络改进强化学习两个研究方向进行了阐述与比较,通过实验方式分析了这些方法在自然语言、机器控制领域的应用情况;展望了可能的发展趋势.