Transformer 自亮相以来简直是杀疯了！源源不断地出现了许多与Transformer结合的创新研究，不得不说是真好用！

今天我来为大家推荐一个顶会发文热点：Transformer+GAN。

Transformer+GAN的组合利用了Transformer的序列建模能力来增强GAN的生成能力，可以提供出更加高质量、多样化的数据样本，实现更高的计算效率以及更好的解释性。这种强大的技术组合在图像生成、文本生成、语音合成等多种场景已得到广泛应用。

在ICCV会议上，就有关于GAN+Transformer的研究成果：一种基于GAN的Transformer模型ActFormer。这一模型不仅成功达成了当前最优（SOTA）的性能水平，也拥有较强的适应性，在单人动作生成任务中实现了惊人的99.9%动作识别准确率！

我整理了最新的10篇【Transformer+GAN】相关论文，需要的同学添加工中号【真AI至上】 回复 GAN创新 即可全部领取。

Transfer Learning Enabled Transformer based Generative Adversarial Networks (TT-GAN) for Terahertz Channel Modeling and Generating

文章解析：

本文提出了一种基于迁移学习和Transformer结构的生成对抗网络（TT-GAN），用于太赫兹（THz）信道建模。

该方法通过GAN生成信道参数，利用Transformer的自注意力机制提高准确性，并通过迁移学习解决模型与实际测量之间的不匹配问题。TT-GAN在需要较少测量数据的情况下实现了高精度的信道建模，为信道标准化提供了新的补充手段。

创新点：

1.提出了结合迁移学习和Transformer结构的生成对抗网络（TT-GAN）用于太赫兹信道建模。

2.利用Transformer的自注意力机制显著提高了信道参数生成的准确性。

3.通过迁移学习解决了模型与实际测量之间的不匹配问题，进一步提升了模型的准确性。

研究方法：

1.使用生成对抗网络（GAN）生成太赫兹信道参数。

2.引入Transformer结构的自注意力机制以提高生成的准确性。

3.采用迁移学习技术解决模型与实际测量之间的不匹配问题。

研究结论：

1.TT-GAN能够在仅需少量测量数据的情况下实现高精度的太赫兹信道建模。

2.该方法为太赫兹信道标准的制定提供了一种新的、依赖性较低的技术手段。

3.TT-GAN在准确性和效率方面均优于传统的基于大量测量数据的方法。

Enhancing Portfolio Optimization with Transformer-GAN Integration: A Novel Approach in the Black-Litterman Framework

文章解析：

本文提出了一种创新的投资组合优化方法，通过将Transformer模型与生成对抗网络（GAN）集成到Black-Litterman（BL）框架中。

该方法利用Transformer捕捉长期依赖性和GAN生成精确预测模型的能力，提高了BL框架中投资者观点的生成质量，从而优化投资组合分配。实验结果表明，该方法在预测准确性和鲁棒性方面优于传统方法。

创新点：

1.首次将Transformer和GAN集成到Black-Litterman框架中，提升投资者观点的生成质量。

2.结合Transformer的长程依赖性和GAN的生成能力，提高投资组合预测的准确性和鲁棒性。

3.通过与Black-Litterman框架的结合，提供了一种更细致和适应性强的投资组合构建方法。

研究方法：

1.利用Transformer模型处理历史股票价格数据，捕捉长期依赖性和潜在模式。

2.通过GAN生成高质量的合成数据，增强模型的预测能力。

3.将生成的投资者观点与Black-Litterman框架结合，优化投资组合分配。

研究结论：

1.集成Transformer和GAN的模型在预测准确性和鲁棒性方面显著优于传统方法。

2.该方法能够有效生成高质量的投资者观点，提高投资决策的质量。

3.通过与Black-Litterman框架的结合，为现代投资组合管理提供了新的工具和方法。