Abstract-Generative adversarial networks (GAN) ger ett sätt att lära sig djupa representationer utan omfattande kommenterade träningsdata. De uppnår detta genom att härleda backpropagation signaler genom en konkurrensprocess som omfattar ett par nätverk. De representationer som kan läras av GAN kan användas i en mängd olika tillämpningar, inklusive bildsyntes, semantisk bildredigering, stilöverföring, bildupplösning och klassificering. Syftet med detta granskningsdokument är att ge en översikt över GAN för signalbehandlingsgemenskapen, med utgångspunkt i välbekanta analogier och begrepp där så är möjligt. Förutom att identifiera olika metoder för utbildning och konstruktion av GAN pekar vi också på kvarstående utmaningar i teori och tillämpning. Index Terms-neural nätverk, oövervakat lärande, halvövervakat lärande.
Creswell m.fl. REF gav en översikt över flera metoder för att utbilda och konstruera GAN, och de påpekade också utmaningar som väntar på att lösas.
Generative Adversarial Networks: An Overview
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}