深度学习新篇章：生成式对抗网络GAN的进展与应用

"2018年人工智能研究的新前线：生成式对抗网络1" 本文主要探讨了生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）这一在人工智能领域备受关注的研究热点。生成式对抗网络是一种深度学习框架，由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责创建与真实数据相似的新样本，而判别器则试图区分生成器产生的假样本与真实样本。这种博弈过程促进了两者之间的相互提升，从而实现高质量的生成结果。 文章首先介绍了GAN的基本思想，即通过两个神经网络的对抗训练来优化生成器的性能。在原始GAN模型中，生成器G尝试从随机噪声向量中生成逼真的数据，而判别器D则试图判断输入样本是否来自训练数据集。两者在对抗过程中不断迭代，直到生成器能够生成难以被判别器区分的样本。 针对原始GAN存在的问题，如训练不稳定性、模式塌陷（mode collapse）等，文章在第二部分介绍了GAN在生成机制方面的改进。这些改进包括但不限于： Wasserstein距离的应用，引入了Wasserstein GAN (WGAN)和Wasserstein GAN with Gradient Penalty (WGAN-GP)，它们通过优化更稳定的度量方式来改善训练过程；另外还有InfoGAN和Conditional GAN (CGAN)，它们增加了生成器的信息熵或条件信息，提高了生成样本的多样性。 第三部分，文章讨论了GAN在判别机制上的改进。例如，渐进式GAN (Progressive GAN)通过逐步增加生成器和判别器的复杂性来稳定训练过程；而SN-GAN（Spectral Normalization GAN）则通过谱归一化技术限制判别器的梯度范数，防止过强的判别能力导致生成器陷入局部最优。 第四部分，文章列举了GAN在不同领域的应用，如图像生成、视频预测、文本到图像合成、风格迁移等。此外，GAN也被用于强化学习的奖励函数生成、半监督学习以及无监督特征学习等任务。 最后，作者总结了GAN发展的内在逻辑，强调了其在深度学习和人工智能领域的潜力，并对未来的研究方向进行了展望，包括解决训练稳定性、提高生成质量、扩大应用范围等方面。 关键词：深度学习，生成式对抗网络，生成模型，对抗学习，平行学习 引用格式：林懿伦, 戴星原, 李力, 王晓, 王飞跃. 人工智能研究的新前线:生成式对抗网络. 自动化学报, 2018, 44(5): 775−792. DOI: 10.16383/j.aas.2018.y000002. 这篇综述性文章全面地阐述了GAN的基本原理、改进方法及其广泛应用，对于理解并进一步研究生成式对抗网络具有很高的参考价值。