讲座时间:2024年10月24日13时0分
讲座地点:工B105
讲座对象:信息工程学院教师及大数据与数字技术工程研究中心全体成员
主 讲 人:凌军
讲座摘要:
随着AIGC不断发展和产业应用,深入研究作为理论基石的GAN,可以促进对AIGC技术的理解,对GAN的改进研究将促进AIGC技术的进一步发展。
生成式对抗网络GAN是一种重要的生成式模型,通过两个神经网络——GAN生成器(Generator)和判别器(Discriminator)的相互对抗,从而学习到数据的分布,再由符合分布的随机向量产生出生成式内容。这种生成式模型可广泛用于图像生成、文本生成、语音生成、音乐生成。
生成式模型源于自动编码器与变分编码器的发展。GAN由深度学习三巨头之一的Ian Goodfellow提出,Lecun 称GAN为“adversarial training is the coolest thing since sliced bread"。随着GAN的不断成长,成为催生出AIGC技术的重要推手。
未来GAN将向多模态GAN、非监督学习等方向发展,将进一步应用于医疗、金融、教育等领域。