【摘 要】
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随着科学技术的不断进步,人工智能在21世纪初取得了重大的突破,进入了一个新的发展时代.作为人工智能一个崭新的应用方向,人脸属性迁移吸引了众多学者与网络公司.生成对抗网络（GAN）在人脸属性迁移的应用上因其具有迁移图片效果好,符合人类视觉,自2014年提出后,得到了极大的关注,众多的专家学者不断对其改进,时至今日依旧是人脸属性迁移中的热门研究方向.除了人脸属性迁移,生成对抗网络在文字生成,视频分类,
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随着科学技术的不断进步,人工智能在21世纪初取得了重大的突破,进入了一个新的发展时代.作为人工智能一个崭新的应用方向,人脸属性迁移吸引了众多学者与网络公司.生成对抗网络（GAN）在人脸属性迁移的应用上因其具有迁移图片效果好,符合人类视觉,自2014年提出后,得到了极大的关注,众多的专家学者不断对其改进,时至今日依旧是人脸属性迁移中的热门研究方向.除了人脸属性迁移,生成对抗网络在文字生成,视频分类,图像分类等方向也有众多成果.大多数的GAN通过转置卷积运算将输入的噪音向量映射到原始图片空间,生成高度还原的图片,鉴别器则通过多层卷积神经网络来判断生成图像是否来自于原始图片空间.然而,传统的GAN算法普遍存在着难于克服的问题:（1）不能按范例生成图片,（2）不能同时对多个特征进行处理,（3）算法训练周期过长且不稳定.这些问题让GAN在使用上有着较大的限制条件,至今这些问题仍然是研究GAN的难点和热点之一.针对上述问题,本文提出了依据不完全信息动态博弈中精炼贝叶斯均衡所改进的自适应对抗生成网络.通过对生成对抗网络博弈过程进行优化,将图像上不同特征生成情况进行鉴别,构成生成过程中生成器与鉴别器的子博弈,观测不同图像的特征编码判断图像来源情况.其次鉴别器在模型中不用重新搭建神经网络识别图像特征,而是通过二次调用生成器中的编码器对特征进行二次提取.整个博弈过程实际上由生成器的两部分完成.本文在一定的实验环境及平台下,通过在Celeb A数据库上进行实验并与DANGAN,ELENGANT等图像生成算法在不同评价指标下进行比较,得出了Adaptive GAN算法能按范例生成图像,控制多个图像特征的同时,在一定程度上缩短算法运行时间,加速算法收敛速度.
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