期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到10篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于改进信息最大化生成对抗网络的风光出力场景可控生成方法 被引量：8
1
作者 陈凡 陈刘明 +2 位作者 王曼 徐鸿琪 周小雨 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1477-1486,I0030,I0031-I0033,共14页
基于深度学习的场景生成方法能够自适应挖掘历史数据中高维非线性特征,在风光出力的不确定性建模中得到了广泛应用。然而,基于深度学习的场景生成方法多为黑盒模型,存在可解释性差、生成不可控等问题。为此,提出了一种基于改进信息最大... 基于深度学习的场景生成方法能够自适应挖掘历史数据中高维非线性特征,在风光出力的不确定性建模中得到了广泛应用。然而,基于深度学习的场景生成方法多为黑盒模型,存在可解释性差、生成不可控等问题。为此,提出了一种基于改进信息最大化生成对抗网络(information maximizing generative adversarial nets,Info GAN)的风光出力场景生成方法。该方法在目标函数中增加了基于互信息的正则化项,最大化控制编码与生成场景之间的互信息,无监督学习控制编码与生成场景统计特征的映射关系,并引入Gumbel-Softmax分布提高了生成场景的质量。结合风电场和光伏电站的真实数据进行了算例分析,算例结果表明,所提方法不仅能准确描述风光出力不确定性,而且具有可解释性,能够可控生成指定风光出力场景。 展开更多
关键词 场景生成 风光出力 可解释性 信息最大化生成对抗网络 Gumbel-Softmax分布 可控生成
在线阅读 下载PDF
面向用户需求的生成对抗网络多样性推荐方法 被引量：3
2
作者 冯勇 刘洋 +2 位作者 王嵘冰 徐红艳 张永刚 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第6期1192-1197,共6页
目前电商平台大多注重商品推荐的准确性而忽略了多样性,存在推荐结果高冗余、用户满意度低等问题.考虑用户需求从而实现多样性推荐可以提升商品购买率和用户满意度,为此本文提出了一种面向用户需求的生成对抗网络多样性推荐方法.该方法... 目前电商平台大多注重商品推荐的准确性而忽略了多样性,存在推荐结果高冗余、用户满意度低等问题.考虑用户需求从而实现多样性推荐可以提升商品购买率和用户满意度,为此本文提出了一种面向用户需求的生成对抗网络多样性推荐方法.该方法由生成模型和判别模型组成,其中,生成模型由四层结构组成,结合用户需求生成多样性商品表示.判别模型判定生成商品是否为真实商品,反馈给生成模型.最后,计算各商品与多样性商品表示的相似度,产生推荐列表.对比实验表明本文所提方法切实能够提高商品推荐的多样性,而且能够带来准确性的提升. 展开更多
关键词 个性化推荐 多样性 生成对抗网络 商品属性 用户需求
在线阅读 下载PDF
基于生成对抗网络的非织造布二维图像重建
3
作者 王志禄 侯珏 +1 位作者 杨阳 刘正 《现代纺织技术》 北大核心 2024年第1期54-63,共10页
非织造布纤维结构的准确表征是其性能分析的重要基础。为了解决基于近似模拟的表征结果中纤维形态、结构与真实样本不一致的问题,提出了一种基于生成对抗网络的非织造布二维图像重建方法。使用全自动光学显微镜对非织造布图像进行抓取,... 非织造布纤维结构的准确表征是其性能分析的重要基础。为了解决基于近似模拟的表征结果中纤维形态、结构与真实样本不一致的问题,提出了一种基于生成对抗网络的非织造布二维图像重建方法。使用全自动光学显微镜对非织造布图像进行抓取,并在此基础上构建纤维生成对抗网络(Fiber generation adversarial network,FGAN)对图像样本进行建模。针对高分辨率图像重建时存在的失真问题,采用多尺度训练策略,同时引入权重多样性损失。采用图像质量评估指标FID作为实验评价指标,分别与DCGAN、WGAN-GP、BEGAN、PROGAN等生成模型进行对比实验。结果表明:FGAN重建的非织造布图像质量更高;消融实验证明,多尺度训练策略与权重多样性损失函数中FID数值分别降低24.52%、20.31%。FGAN模型的提出,使非织造布结构分析摆脱对近似模拟方法的依赖,提供了准确的纤维分布信息,对非织造布的质量评估、性能优化等应用具有重要意义。 展开更多
关键词 非织造布 孔隙 生成对抗网络 多样性损失 图像重建
在线阅读 下载PDF
基于一种条件熵距离惩罚的生成式对抗网络 被引量：3
4
作者 谭宏卫 王国栋 +1 位作者 周林勇 张自力 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期1116-1128,共13页
生成高质量的样本一直是生成式对抗网络(generative adversarial networks,简称GANs)领域的主要挑战之一.鉴于此,利用条件熵构建一种距离,并将此直接惩罚于GANs生成器目标函数,在尽可能保持熵不变的条件下,迫使生成分布逼近目标分布,从... 生成高质量的样本一直是生成式对抗网络(generative adversarial networks,简称GANs)领域的主要挑战之一.鉴于此,利用条件熵构建一种距离,并将此直接惩罚于GANs生成器目标函数,在尽可能保持熵不变的条件下,迫使生成分布逼近目标分布,从而大幅度地提高网络生成样本的质量.除此之外,还通过优化GANs的网络结构以及改变两个网络的初始化策略,以进一步提高GANs的训练效率.在多个数据集上的实验结果显示,所提出的算法显著提高了GANs生成样本的质量;尤其是在CIFAR10、STL10和Celeb A数据集上,将最佳的FID值从20.70、16.15、4.65分别降低到14.02、12.83、3.22. 展开更多
关键词 生成式对抗网络 条件熵距离 网络结构 样本多样性 图像生成
在线阅读 下载PDF
基于条件信息卷积生成对抗网络的图像识别 被引量：5
5
作者 李鑫 焦斌 林蔚天 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第14期191-198,共8页
传统的图像识别方法需要大量有标签样本进行训练,且模型训练难以达到稳定。针对这些问题,结合条件生成网络和信息最大化生成网络的结构优势建立了条件信息卷积生成网络(C-Info-DCGAN)。模型增加图像的类别信息和潜在信息作为输入数据,... 传统的图像识别方法需要大量有标签样本进行训练,且模型训练难以达到稳定。针对这些问题,结合条件生成网络和信息最大化生成网络的结构优势建立了条件信息卷积生成网络(C-Info-DCGAN)。模型增加图像的类别信息和潜在信息作为输入数据,然后利用Q网络去更好地发挥类别信息和潜在信息对训练的引导作用,并且利用深度卷积网络来加强对图像特征的提取能力。实验结果表明,该方法能够加快模型训练收敛速度,并有效提高图像识别的准确率。 展开更多
关键词 生成对抗网络 信息最大化模型 条件模型 深度卷积网络 图像识别
在线阅读 下载PDF
基于条件生成对抗网络的扇区复杂度评估 被引量：1
6
作者 张魏宁 胡明华 +1 位作者 杜婧涵 尹嘉男 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期226-233,288,共9页
扇区复杂度作为管制员工作负荷和动态空域配置的重要参考依据,需要事先准确地对其进行评估。本文针对有监督复杂度数据集存在的小样本问题,提出基于条件生成对抗网络的扇区复杂度评估框架。首先,构建交通流量、航空器性能和潜在冲突这3... 扇区复杂度作为管制员工作负荷和动态空域配置的重要参考依据,需要事先准确地对其进行评估。本文针对有监督复杂度数据集存在的小样本问题,提出基于条件生成对抗网络的扇区复杂度评估框架。首先,构建交通流量、航空器性能和潜在冲突这3类复杂度指标,并结合主观复杂度等级得到标定样本;其次,利用条件生成对抗网络设计有标记样本生成算法,获得增广数据集;最后,分别采用逻辑回归、支持向量机和随机森林算法建立复杂度评估模型。以中南区域扇区为例,从定性和定量的视角验证生成样本的有效性,并在多种训练集配置下对比各模型评估结果。研究结果表明:条件生成对抗网络在200次迭代后逐步收敛至稳定;生成样本与真实样本的绝大多数指标在均值上的相对误差小于5%,在标准差上的相对误差大于5%;在多分类评价指标下,增广数据集对3种模型整体评估精度分别提升11.77%、11.04%和8.34%。本文提出的评估框架可以在有限数据条件下提高样本多样性,是解决扇区复杂度评估问题的一种有效方法。 展开更多
关键词 航空运输 扇区复杂度评估 条件生成对抗网络 复杂度指标 增广数据集 样本多样性
在线阅读 下载PDF
基于双向约束的生成对抗网络 被引量：1
7
作者 苟瑶 李敏 +3 位作者 杜卫东 何玉杰 吴肇青 宋雨 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期4195-4209,共15页
提高生成样本的质量和多样性一直是生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)领域主要挑战任务之一.为此,提出了一种双向约束生成对抗网络(bidirectional constraint generative adversarial network, BCGAN).与传统GAN变体相... 提高生成样本的质量和多样性一直是生成对抗网络(generative adversarial network, GAN)领域主要挑战任务之一.为此,提出了一种双向约束生成对抗网络(bidirectional constraint generative adversarial network, BCGAN).与传统GAN变体相比,该网络在架构设计上增加了一个生成器模块,两个生成器分别从两个不同方向逼近真实样本的数据分布.然后根据BCGAN的网络架构,设计了新的损失函数,并对其进行了理论分析及证明.在BCGAN的训练过程中,一方面通过增加两个生成样本数据分布之间的距离来丰富生成样本的多样性,另一方面通过减小鉴别器对两个生成样本数据分布之间的差异来稳定训练过程,提高生成样本的质量.最后,在1个合成数据集和3个不同公开挑战数据集上进行了实验.一系列实验证明,较其他生成方法相比,所提方法对真实数据分布具有更强的拟合能力,能够有效提升生成样本的质量和多样性.此外,所提方法的训练过程更加平滑稳定. 展开更多
关键词 生成对抗网络 双向约束 样本多样性 数据分布
在线阅读 下载PDF
单帧图像的耦合生成式对抗超分辨率重建 被引量：1
8
作者 张贺舒 李涛 宋公飞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第24期194-200,共7页
尽管卷积神经网络在实现单帧图像超分辨率的准确性和速度方面取得一定突破,但仍然存在重建结果细节不明显,过于光滑等中心问题。针对这一中心问题,提出一种基于单帧图像的耦合生成式对抗超分辨率重建算法,定义的生成器和判别器分别采用... 尽管卷积神经网络在实现单帧图像超分辨率的准确性和速度方面取得一定突破,但仍然存在重建结果细节不明显,过于光滑等中心问题。针对这一中心问题,提出一种基于单帧图像的耦合生成式对抗超分辨率重建算法,定义的生成器和判别器分别采用深度残差网络和深度卷积网络,将自注意力增强卷积应用到生成器网络中,为了增强生成图像的质量和训练过程的稳定,对生成器和判别器的学习能力进行平衡,使用相对判别器计算来自对抗神经网络的损失值。主流超分辨重建算法在Set5、Set4、BSD100经典数据集上进行对比,实验结果表明,提出的算法在边缘锐化、真实性和获得更好的高频细节恢复方面能够达到更好的连续视觉效果,同时能够增强生成图像的多样性。 展开更多
关键词 超分辨率 生成对抗网络 自注意力增强 深度残差网络 多样性
在线阅读 下载PDF
GAN图像对抗样本生成方法 被引量：9
9
作者 王曙燕 金航 孙家泽 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第4期702-711,共10页
为了提高生成对抗网络模型对抗样本的多样性和攻击成功率,提出了一种GAN图像对抗样本生成方法。首先,利用原始样本集整体训练一个深度卷积对抗生成网络G1,模拟原始样本集分布;其次,在黑盒攻击场景下,利用模型蒸馏方法对目标模型进行黑... 为了提高生成对抗网络模型对抗样本的多样性和攻击成功率,提出了一种GAN图像对抗样本生成方法。首先,利用原始样本集整体训练一个深度卷积对抗生成网络G1,模拟原始样本集分布;其次,在黑盒攻击场景下,利用模型蒸馏方法对目标模型进行黑盒复制,获取目标模型的本地复制;然后以G1的输出作为输入,以蒸馏模型作为目标模型,训练生成对抗网络G2,在有目标攻击情况下还需输入目标类别,G2用以生成输入数据针对目标类别的扰动;最后将样本与扰动相加并以像素灰度值区间进行规范化,得到对抗样本。实验结果表明,在相同输入条件下该方法产生图像对抗样本平均SSIM指标、MI指标和Cosin相似度分别降低50.7%、10.96%和28.7%,平均均方误差值(MSE)和图像指纹的海明距离分别提升7.6%和1974.80,同时MNIST数据集和CIFAR10数据集下模型平均攻击成功率在95%以上。 展开更多
关键词 神经网络 对抗样本 生成对抗网络(GAN) 模型蒸馏 图像多样性
在线阅读 下载PDF
基于MDGAN网络的数据集扩增方法 被引量：2
10
作者 李昆 朱卫纲 《雷达科学与技术》 北大核心 2020年第2期211-217,共7页
针对雷达辐射源数据集样本数量有限、样本多样性不足的问题,提出了一种无监督的由图像生成图像的网络—多样性最大化生成对抗网络(Maximum Diversity Generative Adversarial Network,MDGAN)。该网络在原始生成对抗网络的生成器目标函... 针对雷达辐射源数据集样本数量有限、样本多样性不足的问题,提出了一种无监督的由图像生成图像的网络—多样性最大化生成对抗网络(Maximum Diversity Generative Adversarial Network,MDGAN)。该网络在原始生成对抗网络的生成器目标函数基础上加上了一个额外的正则化项,该正则化项表示生成器中特征图之间的距离与生成特征图所用随机向量之间的距离的比值,通过最大化这个比值,可以让生成器尽量生成拥有不同特征的样本,以增加样本的多样性。对6种常见雷达信号进行仿真实验,证明了MDGAN在生成真实且多样的样本方面是有效的。 展开更多
关键词 雷达辐射源识别 多样性最大化生成对抗网络 样本多样性 起始分值 弗雷歇起始距离
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部