對最先進技術(shù)的調(diào)研

29頁綜述，250篇文獻!本綜述旨在提供 GAN 的總體概述，總結(jié)最廣泛認可的變體架構(gòu)、驗證指標和應用領域，并深入研究了最新的理論發(fā)展，探討了GAN 背后的對抗原理，還研究了 GAN 與新開發(fā)的深度學習框架 (如Transformers、大語言模型和擴散模型)的集成。單位: 索邦大學等注: 論文PDF已上傳至星球，可一鍵秒下載

自 2014 年誕生以來，生成對抗網(wǎng)絡(GAN) 已迅速崛起，成為跨各個領域(包括計算機視覺和其他應用領域)生成真實且多樣化數(shù)據(jù)的強大工具。GAN 由判別網(wǎng)絡和參與 Minimax 游戲的生成網(wǎng)絡組成，徹底改變了生成建模領域。 2018年2月，GAN在《馬薩諸塞州科學技術(shù)評論》發(fā)布的“全球十大突破性技術(shù)排行榜”中名列第一。 多年來，人們提出了許多進展，催生了豐富的 GAN 變體，例如條件 GAN、Wasserstein GAN、CycleGAN 和 StyleGAN等。本調(diào)查旨在提供 GAN 的總體概述，總結(jié)最廣泛認可的變體的潛在架構(gòu)、驗證指標和應用領域。 我們還深入研究了最新的理論發(fā)展，探討了 GAN背后的對抗原理與 Jensen-Shannon 散度之間的深刻聯(lián)系，同時討論了 GAN框架的最優(yōu)性特征。 GAN 變體及其模型架構(gòu)的效率將與訓練障礙和訓練解決方案一起進行評估。 此外，還將進行詳細的討論，研究 GAN 與新開發(fā)的深度學習框架 (例如 Transformers、物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡、大型語言模型和擴散模型)的集成。 最后，我們揭示了該領域的幾個問題以及未來的研究綱要。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2308.16316

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