【摘 要】
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人能够理解事物运动的方式,因此对事物未来发展的预测比机器准。不过,作为一种新的深度神经网络系统,GAN(Generative Adversarial Network)生成的数据非常逼真,连人也无法辨
【机 构】
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硅湖职业技术学院,南通先进通信技术研究院（南通大学）,武汉理工大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61771265,61340037);江苏省现代教育技术研究课题(2017-R-54131);南通大学-南通智能信息技术联合研究中心开放课题(KFKT2016B06)资助
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人能够理解事物运动的方式,因此对事物未来发展的预测比机器准。不过,作为一种新的深度神经网络系统,GAN(Generative Adversarial Network)生成的数据非常逼真,连人也无法辨别数据是真实的还是生成的。从某种意义上讲,GAN为指导人工智能系统完成复杂任务提供了一种全新的思路,让机器成为了一个专家。首先,讨论了GAN的基本模型和一些改进的GAN模型;然后,展示了GAN在超分辨图像生成、由文本描述生成图像、艺术风格图像生成和短视频生成方面的应用成果;最后,探讨了GAN在理论、架构和应用方面所面临的问题和其未来的研究方向。
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