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基于广义投影梯度下降算法的深度学习大规模MIMO信号检测 被引量:1
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作者 黄永明 王正 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期961-971,共11页
为了提升大规模MIMO系统的信号检测性能,对由投影和梯度下降(gradient descent,GD)这2个基础操作构成的投影梯度下降(projected gradient descent,PGD)算法进行研究.在基于PGD算法的大规模MIMO检测器中,由于投影和GD操作的损失函数不同... 为了提升大规模MIMO系统的信号检测性能,对由投影和梯度下降(gradient descent,GD)这2个基础操作构成的投影梯度下降(projected gradient descent,PGD)算法进行研究.在基于PGD算法的大规模MIMO检测器中,由于投影和GD操作的损失函数不同,迭代时需要使两者达到平衡,因此通过广义投影梯度下降(generalized projected gradient descent,GPGD)方法实现了投影和GD操作的灵活选取.GPGD方法中在多次的GD步骤后执行1次投影,与传统方式中交替进行投影和GD操作相比,具有显著优势;同时为了保证算法的收敛效率,也对GD操作的步长进行了探究.另外,通过对GPGD算法进行基于深度神经网络的迭代展开,进一步构建了自纠错自动检测器的检测框架,有效提升检测性能和效率.仿真结果表明,GPGD方法带来了明显的系统增益,具有显著的优越性. 展开更多
关键词 大规模MIMO检测 投影梯度下降 去噪自动编码器 深度学习
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基于改进投影梯度下降算法的图卷积网络投毒攻击 被引量:5
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作者 金柯君 于洪涛 +2 位作者 吴翼腾 李邵梅 操晓春 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期176-183,共8页
图神经网络在面对节点分类、链路预测、社区检测等与图数据处理相关的任务时,容易受到对抗性攻击的安全威胁。基于梯度的攻击方法具有有效性和高效性,被广泛应用于图神经网络对抗性攻击,高效利用攻击梯度信息与求取离散条件下的攻击梯... 图神经网络在面对节点分类、链路预测、社区检测等与图数据处理相关的任务时,容易受到对抗性攻击的安全威胁。基于梯度的攻击方法具有有效性和高效性,被广泛应用于图神经网络对抗性攻击,高效利用攻击梯度信息与求取离散条件下的攻击梯度是攻击离散图数据的关键。提出基于改进投影梯度下降算法的投毒攻击方法。将模型训练参数看作与扰动相关的函数,而非固定的常数,在模型的对抗训练中考虑了扰动矩阵的影响,同时在更新攻击样本时研究模型对抗训练的作用,实现数据投毒与对抗训练两个阶段的结合。采用投影梯度下降算法对变量实施扰动,并将其转化为二进制,以高效利用攻击梯度信息,从而解决贪婪算法中时间开销随扰动比例线性增加的问题。实验结果表明,当扰动比例为5%时,相比Random、DICE、Min-max攻击方法,在Citeseer、Cora、Cora_ml和Polblogs数据集上图卷积网络模型被该方法攻击后的分类准确率分别平均降低3.27%、3.06%、3.54%、9.07%,在时间开销和攻击效果之间实现了最佳平衡。 展开更多
关键词 图卷积网络 对抗性攻击 投毒攻击 投影梯度下降 对抗训练
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梯度投影法实现永磁同步电机最优曲线跟踪
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作者 赵昊鹏 齐亮 洪展靖 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第8期95-100,共6页
针对永磁同步电机弱磁控制在线计算复杂度高、计算负担较重的问题,提出一种高效的弱磁曲线跟踪方法,以实现永磁同步电机的运动控制,通过一种更优化的投影与迭代结合的方法实现在一定的电流、电压约束下,电机最优运行状态的在线跟踪。同... 针对永磁同步电机弱磁控制在线计算复杂度高、计算负担较重的问题,提出一种高效的弱磁曲线跟踪方法,以实现永磁同步电机的运动控制,通过一种更优化的投影与迭代结合的方法实现在一定的电流、电压约束下,电机最优运行状态的在线跟踪。同时,提出了针对ADADELTA梯度下降法的一种简化方法,优化了梯度下降法的计算流程,减少了迭代次数,提高了运算性能。该方法避免了不同运行区域的算法切换,有效地发挥了电机潜能,保证电机高功率输出。最后通过电机对拖实验,验证了此算法的合理性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 投影梯度下降 最大转矩电流比控制 弱磁控制
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轨道优化实时计算的梯度投影下降算法——防空导弹轨道优化的实时计算方法之二 被引量:2
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作者 费景高 《现代防御技术》 2004年第5期25-29,共5页
在防空导弹的发射过程中,需要在给定的响应时间内确定最优轨道,导弹沿此轨道在预定的时间飞达预测遭遇点。为了轨道优化的实时计算,构造了一类梯度投影下降算法,并且给出实际应用的具体步骤。对防空导弹运动的一个数学模型的数字仿真结... 在防空导弹的发射过程中,需要在给定的响应时间内确定最优轨道,导弹沿此轨道在预定的时间飞达预测遭遇点。为了轨道优化的实时计算,构造了一类梯度投影下降算法,并且给出实际应用的具体步骤。对防空导弹运动的一个数学模型的数字仿真结果表明:应用这些算法可以达到很高的控制精度。 展开更多
关键词 优化 轨道 导弹 算法 梯度投影下降算法
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基于贝叶斯深度强化学习的主动配电网电压控制 被引量:2
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作者 张晓 吴志 +3 位作者 郑舒 顾伟 胡博 董吉超 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第20期81-90,共10页
多分布式源荷接入导致配电网电压波动性增强。同时,上级主网电压的不确定性波动也会对配电网电压特性造成影响。为有效应对主配电网电压波动,文中提出一种基于数据驱动与模型求解结合的主动配电网多时间尺度电压控制框架。在慢时间尺度... 多分布式源荷接入导致配电网电压波动性增强。同时,上级主网电压的不确定性波动也会对配电网电压特性造成影响。为有效应对主配电网电压波动,文中提出一种基于数据驱动与模型求解结合的主动配电网多时间尺度电压控制框架。在慢时间尺度下,考虑主网电压波动,构建了上级主网非无穷大系统多馈线环境,对该环境下的电压控制问题进行了对抗性马尔可夫过程建模。在训练过程中,以投影梯度下降算法使主网电压发生扰动。利用贝叶斯深度Q网络算法感知上级主网电压波动,实现有载调压变压器挡位快速控制。在快时间尺度下,基于传统二阶锥优化方法控制光伏逆变器无功输出。算例结果表明,该方法可准确感知上级主网电压波动,在极短时间实现配电网无模型电压控制,保证各节点电压维持在安全范围内。 展开更多
关键词 主动配电网 电压控制 多时间尺度 对抗性马尔可夫过程 投影梯度下降 贝叶斯深度Q网络 深度强化学习
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面向医学图像生成的鲁棒条件生成对抗网络 被引量:6
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作者 刘少鹏 赵慧民 +5 位作者 洪佳明 吴晓航 许发宝 欧阳佳 梁鹏 熊建斌 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期427-437,共11页
医学图像生成是计算机辅助诊断技术的关键组成,具有广泛的应用场景.当前基于生成对抗网络的端对端学习模型,依靠生成器和判别器两者对抗训练,获取真实数据的概率分布,从而指导图像生成.但标注有限的医学图像及其高分辨率特点,加大了模... 医学图像生成是计算机辅助诊断技术的关键组成,具有广泛的应用场景.当前基于生成对抗网络的端对端学习模型,依靠生成器和判别器两者对抗训练,获取真实数据的概率分布,从而指导图像生成.但标注有限的医学图像及其高分辨率特点,加大了模型训练难度,影响图像生成质量;同时,模型未纳入数据扰动因素,鲁棒性有限,容易被恶意攻击.为此,本文提出一个基于鲁棒条件生成对抗网络的医学图像生成模型——MiSrc-GAN.该模型包括精度渐进生成器、多尺度判别器以及对抗样本配对构造模块,有效融合GAN框架和对抗样本,改善判别器鲁棒性,有利于学习原始图像与待生成图像的联合概率分布.在真实数据集CSC和REFUGE上的实验表明,MiSrc-GAN生成的图像质量优于现有模型. 展开更多
关键词 医学图像 图像生成 生成对抗网络 对抗样本 投影梯度下降
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基于局部影响分析模型的图神经网络对抗攻击 被引量:1
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作者 吴翼腾 刘伟 +1 位作者 于洪涛 操晓春 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第7期2576-2583,共8页
图神经网络(GNN)容易受到对抗攻击安全威胁。现有研究未注意到图神经网络对抗攻击与统计学经典分支统计诊断之间的联系。该文分析了二者理论本质的一致性,将统计诊断的重要成果局部影响分析模型引入图神经网络对抗攻击。首先建立局部影... 图神经网络(GNN)容易受到对抗攻击安全威胁。现有研究未注意到图神经网络对抗攻击与统计学经典分支统计诊断之间的联系。该文分析了二者理论本质的一致性,将统计诊断的重要成果局部影响分析模型引入图神经网络对抗攻击。首先建立局部影响分析模型,提出并证明针对图神经网络攻击的扰动筛选公式,得出该式的物理意义为扰动对模型训练参数影响的度量。其次为降低计算复杂度,根据扰动筛选公式的物理意义得出扰动筛选近似公式。最后引入投影梯度下降算法实施扰动筛选。实验结果表明,将局部影响分析模型引入图神经网络对抗攻击领域具有合理性;与现有攻击方法相比,所提方法具有有效性。 展开更多
关键词 图神经网络 对抗攻击 统计诊断 局部影响分析 投影梯度下降
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融合对抗训练的中文GPT对话模型研究
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作者 王伟 阮文翰 孟祥福 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期378-384,共7页
在已清洗的中文会话数据集中进行预训练时存在对话模型泛化能力降低、微调后评价指标偏低的问题,为此采用对抗训练的方法,提出一种融合对抗训练的中文GPT对话模型。在微调过程中使用投影梯度下降法进行训练,使用Focal损失函数加快训练... 在已清洗的中文会话数据集中进行预训练时存在对话模型泛化能力降低、微调后评价指标偏低的问题,为此采用对抗训练的方法,提出一种融合对抗训练的中文GPT对话模型。在微调过程中使用投影梯度下降法进行训练,使用Focal损失函数加快训练速度。实验结果表明,融合对抗训练后,在有噪声的数据集微调和测试中,该模型与基线模型相比具有较强的抗干扰和泛化能力。 展开更多
关键词 生成对抗网络 投影梯度下降 对话生成 中文预训练对话模型 泛化能力
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