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生成对抗网络(GAN)是深度学习中一种强大的生成模型,广泛应用与计算机视觉、自然语言处理等领域,具有重要的研究意义。从生成对抗网络GAN的发展动向、理论研究的最新进展出发,阐述生成对抗网络模型的基本架构、原理及其优势和劣势,并详细比较几种常见GAN的改进和变体。通过介绍目前生成对抗网络在图像翻译及风格迁移、图像修复、生成数据、超分辨率图像生成等领域的应用研究,旨在为我国生成对抗网络研究提供参考和启示。