Antonia Creswell, Tom White, Vincent Dumoulin, Kai Arulkumaran, Biswa Sengupta...
TL;DR本文概述了生成对抗网络在信号处理中的应用,讨论了 GANs 的训练方法和构建策略以及它们在 deep representations 学习中的表现和存在的挑战。
Abstract
generative adversarial networks (gans) provide a way to learn deep
representations without extensively annotated training data. They achieve this
through deriving backpropagation signals through a competitive pro
生成对抗网络(GANs)是在多个领域中生成逼真、多样化数据的强大工具。本研究综述了 GANs 的潜在架构、验证指标和应用领域,并探讨了 GAN 与 Jensen-Shannon 散度之间的深刻联系以及 GAN 框架的最优性特征。对 GAN 变体的效率、模型架构以及训练障碍和解决方案进行了评估,并详细讨论了 GAN 与 Transformer、物理信息神经网络、大型语言模型和扩散模型等新开发的深度学习框架的整合。最后,揭示了该领域的若干问题和未来研究方向。