计算机应用研究

作者：张恩琪,顾广华,赵晨,赵志明,

单位：1.燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004；2.河北省信息传输与信号处理重点实验室,河北秦皇岛066004；

关键词：零和博弈思想,生成式对抗网络,无监督学习,图像超分辨率重建,文本合成图片,

基金：河北省自然科学基金资助项目(F2017203169)；河北省高等学校科学研究重点项目(ZD2017080)；；

基于零和博弈思想的生成式对抗网络（generative adversarial network，GAN）模型的意义在于可通过无监督学习获得数据的分布，并能生成较逼真的数据。它可以应用在很多领域，尤其是在计算机视觉领域中的图像生成方面取得了很大成果，成为当下的一个研究热点。以GAN模型及其在特定领域的应用结果为研究对象，对GAN的改进和扩展的研究成果进行了广泛的研究，并从图像超分辨率重建、文本合成图片等多个实际应用领域展开讨论，系统地梳理、总结出GAN的优势与不足，同时结合自然语言处理、强化学习对GAN的发展趋势及应用前景进行预测分析。

来源：2021年第4期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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