生成对抗网络研究综述
Survey of generative adversarial network作者机构：上海交通大学网络安全技术研究院上海200240 上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室上海200240
出 版 物：《网络与信息安全学报》 (Chinese Journal of Network and Information Security)
年 卷 期：2021年第7卷第4期
页 面：68-85页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家重点研发计划(2020YFB1807504 2020YFB1807500)
主 题：生成对抗网络 生成模型 深度学习 模式崩溃 分布距离度量 神经网络鲁棒性
摘 要：首先介绍了生成对抗网络基本理论、应用场景和研究现状,并列举了其亟待改进的问题。围绕针对提升模型训练效率、提升生成样本质量和降低模式崩溃现象发生可能性3类问题的解决,从模型结构和训练过程两大改进方向和7个细分维度,对近年来生成对抗网络的主要研究工作、改进机理和特点进行了归纳和总结,并结合3方面对其未来的研究方向进行了探讨。
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