【摘要】：生成式對抗網(wǎng)絡(luò)GAN(Generative adversarial networks)目前已經(jīng)成為人工智能學(xué)界一個(gè)熱門的研究方向.GAN的基本思想源自博弈論的二人零和博弈,由一個(gè)生成器和一個(gè)判別器構(gòu)成,通過對抗學(xué)習(xí)的方式來訓(xùn)練.目的是估測數(shù)據(jù)樣本的潛在分布并生成新的數(shù)據(jù)樣本.在圖像和視覺計(jì)算、語音和語言處理、信息安全、棋類比賽等領(lǐng)域,GAN正在被廣泛研究,具有巨大的應(yīng)用前景.本文概括了GAN的研究進(jìn)展,并進(jìn)行展望.在總結(jié)了GAN的背景、理論與實(shí)現(xiàn)模型、應(yīng)用領(lǐng)域、優(yōu)缺點(diǎn)及發(fā)展趨勢之后,本文還討論了GAN與平行智能的關(guān)系,認(rèn)為GAN可以深化平行系統(tǒng)的虛實(shí)互動(dòng)、交互一體的理念,特別是計(jì)算實(shí)驗(yàn)的思想,為ACP(Artificial societies,computational experiments,and parallel execution)理論提供了十分具體和豐富的算法支持.

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