基于GAN 的异常检测研究综述

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摘 要：深度学习中生成式对抗网络（GAN）具有强大拟合训练数据分布能力，在应用到异常检测领域时可有效准确识别异常图像．针对异常检测领域中传统有监督学习算法存在大量已知标记样本训练的局限性，以无监督学习GAN 的异常检测模型为研究对象，阐明生成对抗网络的基本原理、网络结构及相关理论，详细介绍了近年来十（剩余18348字）

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