Michal Uricar, Pavel Krizek, David Hurych, Ibrahim Sobh, Senthil Yogamani...
TL;DR本文探讨了 GAN 在自动驾驶中的应用,着重讨论了先进的数据增强、损失函数学习、半监督学习等关键应用,并提出了需要解决的挑战和问题。
Abstract
generative adversarial networks (GAN) have gained a lot of popularity from
their introduction in 2014 till present. Research on GAN is rapidly growing and
there are many variants of the original GAN focusing on various aspects of deep
learning. GAN are perceived as the most impactful d
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。