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网络与信息安全学报
2021,
Vol.
7
Issue
(4) :
68-85.
DOI:
10.11959/j.issn.2096-109x.2021080
生成对抗网络研究综述
Survey of generative adversarial network
王正龙
张保稳
网络与信息安全学报
2021,
Vol.
7
Issue
(4) :
68-85.
DOI:
10.11959/j.issn.2096-109x.2021080
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生成对抗网络研究综述
Survey of generative adversarial network
王正龙
1
张保稳
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作者信息
1.
上海交通大学网络安全技术研究院,上海200240
2.
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
折叠
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.
关键词
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
引用本文
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基金项目
出版年
2021
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
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