論文の概要: Ten Years of Generative Adversarial Nets (GANs): A survey of the
state-of-the-art
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16316v1
- Date: Wed, 30 Aug 2023 20:46:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-01 18:29:28.788990
- Title: Ten Years of Generative Adversarial Nets (GANs): A survey of the
state-of-the-art
- Title（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Nets)の10年 : 現状調査
- Authors: Tanujit Chakraborty, Ujjwal Reddy K S, Shraddha M. Naik, Madhurima
Panja, Bayapureddy Manvitha
- Abstract要約: Generative Adversarial Networks (GAN) は、様々な領域にまたがる現実的で多様なデータを生成する強力なツールとして急速に登場した。
2018年2月、GANは「Top Ten Global Breakthrough Technologies List」でトップ10を獲得した。
この調査は、最も広く認識されているバリエーションの潜在アーキテクチャ、バリデーションメトリクス、およびアプリケーション領域を要約した、GANの一般的な概要を提供することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Since their inception in 2014, Generative Adversarial Networks (GANs) have
rapidly emerged as powerful tools for generating realistic and diverse data
across various domains, including computer vision and other applied areas.
Consisting of a discriminative network and a generative network engaged in a
Minimax game, GANs have revolutionized the field of generative modeling. In
February 2018, GAN secured the leading spot on the ``Top Ten Global
Breakthrough Technologies List'' issued by the Massachusetts Science and
Technology Review. Over the years, numerous advancements have been proposed,
leading to a rich array of GAN variants, such as conditional GAN, Wasserstein
GAN, CycleGAN, and StyleGAN, among many others. This survey aims to provide a
general overview of GANs, summarizing the latent architecture, validation
metrics, and application areas of the most widely recognized variants. We also
delve into recent theoretical developments, exploring the profound connection
between the adversarial principle underlying GAN and Jensen-Shannon divergence,
while discussing the optimality characteristics of the GAN framework. The
efficiency of GAN variants and their model architectures will be evaluated
along with training obstacles as well as training solutions. In addition, a
detailed discussion will be provided, examining the integration of GANs with
newly developed deep learning frameworks such as Transformers, Physics-Informed
Neural Networks, Large Language models, and Diffusion models. Finally, we
reveal several issues as well as future research outlines in this field.
- Abstract（参考訳）: 2014年の創業以来、GAN(Generative Adversarial Networks)は、コンピュータビジョンやその他の適用領域を含む様々な領域にわたる現実的で多様なデータを生成する強力なツールとして急速に発展してきた。
差別的ネットワークとミニマックスゲームに携わる生成ネットワークから構成されるGANは、生成モデリングの分野に革命をもたらした。
2018年2月、ganはマサチューセッツ・サイエンス・アンド・テクノロジー・レビューが発行した'top ten global breakthrough technologies list'で首位を獲得した。
長年にわたり多くの進歩が提案され、条件付きGAN、Wasserstein GAN、CycleGAN、StyleGANなど多くのGANの派生型が提案されている。
この調査は、最も広く認識されているバリエーションの潜在アーキテクチャ、バリデーションメトリクス、およびアプリケーション領域を要約した、GANの一般的な概要を提供することを目的としている。
我々はまた、GANフレームワークの最適性特性を議論しながら、GANの根底にある敵原理とJensen-Shannon分散の深い関係を探求し、最近の理論的発展を探求する。
GAN変種とそのモデルアーキテクチャの効率性は、トレーニングの障害とトレーニングソリューションとともに評価される。
さらに、gansとトランスフォーマー、物理に変形したニューラルネットワーク、大規模言語モデル、拡散モデルといった新しいディープラーニングフレームワークの統合について、詳細な議論が行われる予定である。
最後に,いくつかの課題と今後の研究の概要を明らかにする。
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