「DL」 GAN 展望
解决 GAN 的缺陷
模式崩溃
如何彻底解决崩溃模式并继续优化训练过程是 GAN 的一个研究方向；
收敛性和均衡点
关于 GAN 收敛性和均衡点存在性的理论推断也是未来的一个重要研究课题；
发展应用
交互式生成
如何根据简单随机的输入 , 生成多样的、能够与人类交互的数据；
促进学术发展
如何将 GAN 与特征学习、模仿学习、强化学习等技术更好地融合，开发新的人工智能应用或者促进这些方法的发展；
促进 AI 发展
如何利用 GAN 推动人工智能的发展与应用，提升人工智能理解世界的能力，甚至激发人工智能的创造力是值得研究者思考的问题；
End
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