为加强研究生学术交流活动，推进学术创新，特开通“研究生学术报告预告区”。我校研究生和教师可以在预告区及时发布和了解有关研究生学术报告的信息，届时参加。也可就某学术报告展开专题讨论与交流。
本次学术报告主要介绍对抗生成网络（GAN）的原理、主要应用及发展前景。
（1）GAN的思想是一种二人零和博弈思想，博弈双方的利益之和是一个常数。GAN有两个主要组成部分，生成器神经网络和判别器神经网络。生成器网络采用随机输入，尝试输出数据样本，生成器产生一个数据，将其送入判别器网络。判别器网络的任务是接收真实数据或者生成数据，并尝试预测输入是真实还是生成的。
（2）GAN可以应用于多个领域，目前最常使用的地方就是图像生成，如超分辨率任务，语义分割等，此外还可以用GAN生成的图像来做数据增强。GAN使得现有问题从有监督学习慢慢过渡到无监督学习，而无监督学习才是自然界中普遍存在的，因此GAN有很好的发展前景。