【摘 要】
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自2014年生成对抗网络GAN（Generative Adversarial Network）模型被提出以来，GAN已成为无监督学习中最受关注的方法之一。近年来，众多学者基于对经典GAN的研究提出了一系列变体模型及适用于各类应用场景的方法。本文对GAN的发展历程及重要的GAN变体模型进行了概括、分析、总结。首先对GAN的基本理论进行了简要概述，分析了GAN经典模型的架构和特点；然后介绍了具有一定影
【机 构】
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厦门大学嘉庚学院信息科学与技术学院
【基金项目】
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厦门大学嘉庚学院大学生创新创业训练计划项目（243）;厦门大学嘉庚学院预研项目（YY2019L02）； 福建省中青年教师教育科研项目（JAT200922）； 漳州市自然科学基金（ZZ2021J10）；
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自2014年生成对抗网络GAN（Generative Adversarial Network）模型被提出以来，GAN已成为无监督学习中最受关注的方法之一。近年来，众多学者基于对经典GAN的研究提出了一系列变体模型及适用于各类应用场景的方法。本文对GAN的发展历程及重要的GAN变体模型进行了概括、分析、总结。首先对GAN的基本理论进行了简要概述，分析了GAN经典模型的架构和特点；然后介绍了具有一定影响力的生成对抗网络变体模型的结构、改进方法 ；最后总结了生成对抗网络与其他生成模型在优势和局限性方面的差异。
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