自2014年Ian Goodfellow等人首次提出生成式对抗网络(GAN)以来,这一领域的研究取得了显著的进展。GAN的基本原理是通过构建两个神经网络——生成器和判别器,进行零和博弈,从而生成高质量的数据样本。生成器的任务是生成尽可能接近真实数据的假数据,而判别器的任务则是尽可能准确地判断输入数据是真实还是由生成器生成的。
【导读】生成式对抗网络GAN(Generative adversarial networks)是Ian Goodfellow等人在2014年提出的一种生成式模型。自动化所王飞跃研究员等在《自动化学报》第三期阐述了GAN的研究进展与发展趋势。首先总结了GAN的提出背景、理论与实现模型及应用领域,然...
本文将探讨GAN的研究进展,以及对其未来发展的展望。 一、GAN的基本原理与发展历程 GAN由伊恩·古德费洛等人于2014年提出,并迅速引起了广泛的关注。其基本的思想是通过生成器网络和判别器网络的对抗学习,从而实现对真实数据分布的模拟和生成。生成器网络的目标是生成接近真实数据的样本,而判别器网络的目标是能够准确地...
图中是在Arxiv上搜索GAN关键词得到的发表结果,可以看到,2016年NIPS会议之前,GAN的文章发表并不是很多,但是16年之后就发展了很多,目前呈一个指数增长的趋势。 发表GAN文章的作者中,排在第一位的是Bengio,然后有Goodfellow以及国内的余勇教授。他们所研究的主要内容还是计算机视觉,也可以说这两年的研究热点主要还是集中...
生成式对抗网络GAN(Generative adversarial networks)是Ian Goodfellow等人在2014年提出的一种生成式模型。王飞跃研究员等在《自动化学报》第三期阐述了GAN的研究进展与发展趋势。首先总结了GAN的提出背景、理论与实现模型及应用领域,然后分析GAN的优缺点并展望GAN的发展趋势,重点讨论了GAN与平行智能的关系。
GAN(Generative Adversarial Network)的目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本,其基本思想源自于博弈论的二人零和博弈,有一个生成器和一个判别器构成,通过对抗学习的方式训练。 零和博弈,又称零和游戏,指参与博弈的各方,在严格竞争下,一方的收益必然意味着另一方的损失,博弈各方的收益和损失相加总和永远为...
为了促进生成式对抗网络GAN相关理论、方法、技术与应用研究的深入开展,第1期智能自动化学科前沿讲习班邀请了王飞跃教授等多位学术界和工业界的知名学者,全面介绍了GAN技术与应用的研究进展,探讨相关技术的发展趋势。本文在前沿讲习班录音的基础上,由复杂系统管理与控制国家重点实验室博士生白天翔整理而成。
本文主要是对论文:王坤峰, 苟超, 段艳杰, 林懿伦, 郑心湖,王飞跃. 生成式对抗网络GAN 的研究进展与展望.自动化学报, 2017, 43(3): 321-332.进行总结。 相关博客地址:生成式对抗网络GAN 的研究进展与展望 读后总结:该论文在总结GAN的提出背景和对GAN的思考与展望方面讲解的非常细致,值得细细品味。在讲解GAN的...
生成式对抗网络生成式模型零和博弈对抗学习平行智能ACP方法生成式对抗网络GAN(Generative adversarial networks)目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向.GAN的基本思想源自博弈论的二人零和博弈,由一个生成器和一个判别器构成,通过对抗学习的方式来训练.目的是估测数据样本的潜在分布并生成新的数据样本.在图像和视觉计...
【新智元导读】生成式对抗网络 GAN (Generative adversarial networks) 被Ian Goodfellow提出至今,目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向。本文是中科院自动化研究所王飞跃教授署名论文,他与所内研究员王坤峰、苟超、段艳杰、林懿伦以及明尼苏达大学的郑心湖共同详细解读了 GAN 的背景、理论与实现模型、应用领域(包括自...