生成对抗网络技术与研究进展

近年来,生成对抗网络(generative adversarial networks,GANs)技术研究成果呈指数级增长,生成对抗网络使用零和博弈论将2个相互竞争的神经网络结合起来,使其能够产生更加清晰、离散的输出.在计算机视觉、医疗、金融等领域的图像和视频处理及生成、数据集增强、时间序列预测等方面已取得重大进展.主要介绍了生成对抗网络的基本框架、理论以及实现过程,分析了近年来主流研究现状,通过回顾生成对抗网络变体及其应用场景列举了亟待改进的问题.此外,还着重讨论了如何采用生成对抗网络隐私措施与处理敏感数据,以及生成对抗网络技术在相关领域的未来发展趋势.