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人工智能研究的新前线:生成式對抗网络
GAN)是当前人工智能学界最为重要的研究热点之一其突出的生成能力不仅可用于生成各类图像和自然语言数据,还启发和推动了各类半监督学习和无监督学习任务的发展本文概括了GAN的基本思想,并对近年来相关的理论与应用研究进行了梳理总结了GAN常见的网络结構与训练方法,博弈形式集成方法,并对一些应用场景进行了介绍在此基础上,本文对GAN发展的内在逻辑进行了归纳总结
【关键词】罙度学习, 生成式对抗网络, 生成模型, 对抗学习, 平行学习
引用格式:林懿伦, 戴星原, 李力, 王晓, 王飞跃. 人工智能研究的新前线: 生成式对抗网络. 自动囮学报, ): 775-792
后记:此文于2018年发表于《自动化学报》第5期 第44卷
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