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    • 39. 发明授权
    • 一种条件双对抗学习推理模型的构建方法
    • CN113222147B
    • 2024-02-13
    • CN202110510707.7
    • 2021-05-11
    • 北华航天工业学院
    • 赵川冯志鹏王成龙高海珍
    • G06F18/2431G06F18/241G06N3/042G06N3/045G06N3/0475G06N3/094G06F18/213
    • 本发明公开了一种条件双对抗学习推理模型的构建方法,包括:在推理机部分,通过推理网络输出隐变量样本;在生成器部分,建立与标签信息有关的线性组合高斯分布,样本通过生成网络输出信号样本;在对抗部分,引入两个判别器对推理机和生成器的隐变量与数据样本进行双向对抗训练;建立新的目标函数,通过双向对抗训练使目标函数收敛;整个模型用训练数据进行训练,确定各部分网络参数,再将测试数据输入推理机获取特征,经分类器识别给出结果。本发明提供的条件双对抗学习推理模型的构建方法,能通过控制先验分布强化不同类别特征间的差异,提高计算效率,改善特征模式识别性能,提高(56)对比文件Zhang, J H 等.Preliminary study onthe application of abdominal aorticballoon occlusion in the treatment ofcesarean scar pregnancy《.Chinese Journalof Obstetrics and Gynecology》.2020,第55卷(第8期),516-520.Vincent Dumoulin 等.Adversariallylearned inference《.InternationalConference On Learning Representations(2017)》.2017,1-18.张健.基于RBM的深度神经网络算法研究.《中国博士学位论文全文数据库 信息科技辑》.2021,(第(2021)1期),I140-75.李博超 等.改进逆向习得推理的网络异常行为检测模型《.现代电子技术》.2020,第43卷(第18期),14-18.李崇轩 等.条件概率图产生式对抗网络.《软件学报》.2020,第31卷(第4期),1-7.Baihong Lin 等.Hyperspectral andMultispectral Image Fusion Based on LowRank Constrained Gaussian Mixture Model.《 IEEE Access》.2018,第6卷16901-16910.