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生成对抗网络研究综述

Survey of generative adversarial network

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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.

王正龙、张保稳

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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

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

2020YFB18075042020YFB1807500

2021

10.11959/j.issn.2096-109x.2021080

网络与信息安全学报
人民邮电出版社

网络与信息安全学报

CSTPCD
ISSN：2096-109X
年,卷(期)：2021.7(4)
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