生成对抗网络（GAN）算法、理论与应用综述

原论文标题： A Review on Generative Adversarial Networks: Algorithms, Theory, and Applications
作者： Jie Gui 等
领域： 生成模型、深度学习
arXiv： 2001.06937

论文简介

本文对生成对抗网络（GAN）进行了全面综述，覆盖了算法原理、理论基础以及在视觉、语音、NLP 等领域的实际应用，为理解 GAN 发展脉络与挑战提供清晰概览。 :contentReference[oaicite:2]{index=2}

核心内容

• GAN 基础框架与损失函数设计
• 各种 GAN 体系结构变种
• 理论分析与训练稳定性问题
• 在图像生成、语义建模等学术/应用场景中的表现

技术影响

GAN 已成为生成模型的重要分支，对图像合成、风格迁移、无监督学习等任务具有深远影响。