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基于零和博弈思想的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）可通過無監(jiān)督學(xué)習(xí)獲得數(shù)據(jù)的分布，并生成較逼真的數(shù)據(jù)?；贕AN的基礎(chǔ)概念及理論框架，硏究各類GAN模型及其在特定領(lǐng)域的應(yīng)用情況，從數(shù)據(jù)相似性度量、模型框架、訓(xùn)練方法3個(gè)方面進(jìn)行分析，對(duì)GAN改進(jìn)與擴(kuò)展的相關(guān)研究成果進(jìn)行總結(jié)，并從圖像合成、風(fēng)格遷移等應(yīng)用領(lǐng)域展開討論，歸納出GAN的優(yōu)勢與不足，同時(shí)對(duì)其應(yīng)用前景進(jìn)行展壟。分析結(jié)果表明，GAN的學(xué)習(xí)能力與可塑性強(qiáng)，改進(jìn)潛力大，應(yīng)用范圍廣，但其發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)是訓(xùn)練過程丕穩(wěn)定，且缺乏生成數(shù)據(jù)質(zhì)量的客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
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