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生成对抗网络GAN综述 被引量：72
1
作者 梁俊杰 韦舰晶 蒋正锋 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第1期1-17,共17页
生成对抗网络(GAN)作为一种新的无监督学习算法框架得到越来越多研究者的青睐,已然成为当下的一个研究热点。GAN受启发于博弈论中的二人零和博弈理论,其独特的对抗训练思想能生成高质量的样本,具有比传统机器学习算法更加强大的特征学... 生成对抗网络(GAN)作为一种新的无监督学习算法框架得到越来越多研究者的青睐,已然成为当下的一个研究热点。GAN受启发于博弈论中的二人零和博弈理论,其独特的对抗训练思想能生成高质量的样本,具有比传统机器学习算法更加强大的特征学习和特征表达能力。目前GAN在计算机视觉领域尤其是在样本生成领域取得显著成功,每年有大量GAN相关研究的论文产出。针对GAN这一热点模型,首先介绍了GAN的研究现状;接着介绍了GAN的理论、框架,详细分析了GAN在训练过程中存在梯度消失和模式崩溃的原因;然后讨论了一些典型的GAN的改进模型,总结了它们理论的改进之处、优点、局限性、应用场景以及实现成本,同时还将GAN与VAE、RBM模型进行比较,总结出GAN的优势和劣势;最后展示了GAN在数据生成、图像超分辨率、图像风格转换等方面的应用成果,并探讨了GAN目前面临的挑战以及未来的研究方向。 展开更多
关键词 机器学习 无监督学习 生成对抗网络(gan) 梯度消失 模式崩溃
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深度学习图像数据增广方法研究综述 被引量：34
2
作者 马岽奡 唐娉 +1 位作者 赵理君 张正 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期487-502,共16页
数据作为深度学习的驱动力,对于模型的训练至关重要。充足的训练数据不仅可以缓解模型在训练时的过拟合问题,而且可以进一步扩大参数搜索空间,帮助模型进一步朝着全局最优解优化。然而,在许多领域或任务中,获取到充足训练样本的难度和... 数据作为深度学习的驱动力,对于模型的训练至关重要。充足的训练数据不仅可以缓解模型在训练时的过拟合问题,而且可以进一步扩大参数搜索空间,帮助模型进一步朝着全局最优解优化。然而,在许多领域或任务中,获取到充足训练样本的难度和代价非常高。因此,数据增广成为一种常用的增加训练样本的手段。本文对目前深度学习中的图像数据增广方法进行研究综述,梳理了目前深度学习领域为缓解模型过拟合问题而提出的各类数据增广方法,按照方法本质原理的不同,将其分为单数据变形、多数据混合、学习数据分布和学习增广策略等4类方法,并以图像数据为主要研究对象,对各类算法进一步按照核心思想进行细分,并对方法的原理、适用场景和优缺点进行比较和分析,帮助研究者根据数据的特点选用合适的数据增广方法,为后续国内外研究者应用和发展研究数据增广方法提供基础。针对图像的数据增广方法,单数据变形方法主要可以分为几何变换、色域变换、清晰度变换、噪声注入和局部擦除等5种;多数据混合可按照图像维度的混合和特征空间下的混合进行划分;学习数据分布的方法主要基于生成对抗网络和图像风格迁移的应用进行划分;学习增广策略的典型方法则可以按照基于元学习和基于强化学习进行分类。目前,数据增广已然成为推进深度学习在各领域应用的一项重要技术,可以很有效地缓解训练数据不足带来的深度学习模型过拟合的问题,进一步提高模型的精度。在实际应用中可根据数据和任务的特点选择和组合最合适的方法,形成一套有效的数据增广方案,进而为深度学习方法的应用提供更强的动力。在未来,根据数据和任务基于强化学习探索最优的组合策略,基于元学习自适应地学习最优数据变形和混合方式,基于生成对抗网络进一步� 展开更多
关键词 深度学习 过拟合 数据增广 图像变换 生成对抗网络 元学习 强化学习
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数据匮乏场景下采用生成对抗网络的空间负荷预测方法 被引量：30
3
作者 肖白 黄钰茹 +3 位作者 姜卓 施永刚 焦明曦 王徭 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第24期7990-8001,共12页
针对在历史负荷数据匮乏场景下,现有空间负荷预测方法预测结果精度较低甚至失效的问题,提出一种基于生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN)和RCGAN的空间负荷预测方法。该方法首先建立电力地理信息系统,并生成I类元胞和... 针对在历史负荷数据匮乏场景下,现有空间负荷预测方法预测结果精度较低甚至失效的问题,提出一种基于生成式对抗网络(generative adversarial networks,GAN)和RCGAN的空间负荷预测方法。该方法首先建立电力地理信息系统,并生成I类元胞和Ⅱ类元胞?然后构建基于原始GAN的数据生成模型,根据十分有限的历史负荷数据生成数量充足且兼顾负荷时空分布规律的"Ⅱ类元胞历史负荷数据",达到数据增强的目的。其次构建基于RCGAN的空间负荷预测模型。最后利用生成的"Ⅱ类元胞历史负荷数据"和确定参数的RCGAN模型实现空间负荷预测。工程实例表明该方法是正确、有效的。 展开更多
关键词 空间负荷预测(SLF) 电力系统规划 生成式对抗网络(gan) 卷积神经网络 长短时记忆神经网络(LSTM)
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深度神经网络解释方法综述 被引量：25
4
作者 苏炯铭 刘鸿福 +2 位作者 项凤涛 吴建宅 袁兴生 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1-15,共15页
深度神经网络具有非线性非凸、多层隐藏结构、特征矢量化、海量模型参数等特点,但弱解释性是限制其理论发展和实际应用的巨大障碍,因此,深度神经网络解释方法成为当前人工智能领域研究的前沿热点。针对军事、金融、医药、交通等高风险... 深度神经网络具有非线性非凸、多层隐藏结构、特征矢量化、海量模型参数等特点,但弱解释性是限制其理论发展和实际应用的巨大障碍,因此,深度神经网络解释方法成为当前人工智能领域研究的前沿热点。针对军事、金融、医药、交通等高风险决策领域对深度神经网络可解释性提出的强烈要求,对卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等典型网络的解释方法进行分析梳理,总结并比较现有的解释方法,同时结合目前深度神经网络的发展趋势,对其解释方法的未来研究方向进行展望。 展开更多
关键词 可解释的人工智能 深度神经网络 卷积神经网络 循环神经网络 生成对抗网络
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基于GAN-PSO-ELM的网络入侵检测方法 被引量：23
5
作者 杨彦荣 宋荣杰 周兆永 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第12期66-72,共7页
针对传统机器学习方法在处理非平衡的海量入侵数据时少数类检测率低的问题,提出一种融合生成式对抗网络(GAN)、粒子群算法(PSO)和极限学习机(ELM)的入侵检测(GAN-PSO-ELM)方法。对原始网络数据进行预处理,利用GAN并采用整体类扩充的方... 针对传统机器学习方法在处理非平衡的海量入侵数据时少数类检测率低的问题,提出一种融合生成式对抗网络(GAN)、粒子群算法(PSO)和极限学习机(ELM)的入侵检测(GAN-PSO-ELM)方法。对原始网络数据进行预处理,利用GAN并采用整体类扩充的方式对数据集进行少数类样本扩充。在扩充后的平衡数据集上,利用PSO算法优化ELM的输入权重与隐含层偏置,并建立入侵检测模型。在NSL-KDD数据集上进行仿真实验。实验结果表明,与SVM、ELM、PSO-ELM方法相比,GAN-PSO-ELM不仅具有较高的检测效率,而且在整体检测准确率上平均提高了3.74%,在少数类R2L和U2R上分别平均提高了28.13%和16.84%。 展开更多
关键词 入侵检测 生成式对抗网络 极限学习机 粒子群算法 支持向量机
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基于GAN技术的自能源混合建模与参数辨识方法 被引量：17
6
作者 孙秋野 胡旌伟 +1 位作者 杨凌霄 张化光 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期901-914,共14页
自能源(We-energy,WE)作为能源互联网的子单元旨在实现能量间的双向传输及灵活转换.由于自能源在不同工况下运行特性存在很大差异,现有方法还不能对其参数精确地辨识.为了解决上述问题,本文根据自能源网络结构提出了一种基于GAN技术的... 自能源(We-energy,WE)作为能源互联网的子单元旨在实现能量间的双向传输及灵活转换.由于自能源在不同工况下运行特性存在很大差异,现有方法还不能对其参数精确地辨识.为了解决上述问题,本文根据自能源网络结构提出了一种基于GAN技术的数据–机理混合驱动方法对自能源模型参数辨识.将GAN(Generative adversarial networks)模型中训练数据与专家经验结合进行模糊分类,解决了自能源在不同运行工况下的模型切换问题.通过应用含策略梯度反馈的改进GAN技术对模型进行训练,解决了自能源中输出序列离散的问题.仿真结果表明,提出的模型具有较高的辨识精度和更好的推广性,能有效地拟合系统不同工况下各节点的状态变化. 展开更多
关键词 能源互联网 自能源 生成式对抗网络 生成式模型 对抗学习 零和博弈
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基于生成对抗网络的图像修复 被引量：16
7
作者 孙全 曾晓勤 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第12期229-234,261,共7页
针对现有图像修复算法存在受损区域的形状和大小受限以及修复痕迹明显、修复边缘不连续的问题,文中提出一种基于生成对抗网络的图像修复方法。该方法采用生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)这种新的生成模型作为基本架... 针对现有图像修复算法存在受损区域的形状和大小受限以及修复痕迹明显、修复边缘不连续的问题,文中提出一种基于生成对抗网络的图像修复方法。该方法采用生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)这种新的生成模型作为基本架构,结合Wasserstein距离,同时融入条件对抗网络(CGAN)的思想;以破损图像作为附加条件信息,采用对抗损失与内容损失相结合的方式来训练网络模型,以修复破损区域。此方法能够修复大多数破损情况下的图像。在CelebA和LFW两个数据集上的实验结果表明,所提方法能够取得很好的修复效果。 展开更多
关键词 生成对抗网络 图像修复 对抗学习 Wasserstein距离
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生成式对抗网络的应用综述 被引量：15
8
作者 叶晨 关玮 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期591-601,共11页
生成式对抗网络(GAN)是一种优秀的生成式模型,能够不依赖任何先验假设,学习到高维复杂的数据分布。这一强大的性能使得它成为近年来研究的热点,并在诸多应用领域取得了显著的研究成果。首先介绍了生成式对抗网络的基本原理,各种目标函... 生成式对抗网络(GAN)是一种优秀的生成式模型,能够不依赖任何先验假设,学习到高维复杂的数据分布。这一强大的性能使得它成为近年来研究的热点,并在诸多应用领域取得了显著的研究成果。首先介绍了生成式对抗网络的基本原理,各种目标函数以及常用的模型结构。然后,详细分析了生成式对抗网络在条件限制下生成图片的各种演进方法。此外,介绍了生成式对抗网络在不同领域的应用,包括高分辨率图像生成、小目标检测、非图像数据生成、医学图像分割等方面的最新研究进展。最后,总结了生成式对抗网络训练过程中的优化技巧。旨在通俗地阐明GAN的基础理论以及发展历程,并从应用角度对未来工作进行了展望。 展开更多
关键词 生成式对抗网络 条件生成模型 图像生成
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生成式对抗网络研究与应用进展 被引量：14
9
作者 柴梦婷 朱远平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期222-234,共13页
基于零和博弈思想的生成式对抗网络(GAN)可通过无监督学习获得数据的分布,并生成较逼真的数据。基于GAN的基础概念及理论框架,研究各类GAN模型及其在特定领域的应用情况,从数据相似性度量、模型框架、训练方法3个方面进行分析,对GAN改... 基于零和博弈思想的生成式对抗网络(GAN)可通过无监督学习获得数据的分布,并生成较逼真的数据。基于GAN的基础概念及理论框架,研究各类GAN模型及其在特定领域的应用情况,从数据相似性度量、模型框架、训练方法3个方面进行分析,对GAN改进与扩展的相关研究成果进行总结,并从图像合成、风格迁移等应用领域展开讨论,归纳出GAN的优势与不足,同时对其应用前景进行展望。分析结果表明,GAN的学习能力与可塑性强,改进潜力大,应用范围广,但其发展面临的挑战是训练过程不稳定,且缺乏生成数据质量的客观评价标准。 展开更多
关键词 生成式对抗网络 生成式模型 对抗学习 深度学习 人工智能
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嵌入Transformer结构的多尺度点云补全 被引量：13
10
作者 刘心溥 马燕新 +2 位作者 许可 万建伟 郭裕兰 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期538-549,共12页
目的当前点云补全的深度学习算法多采用自编码器结构,然而编码器端常用的多层感知器(multilayer perceptron,MLP)网络往往只聚焦于点云整体形状,很难对物体的细节特征进行有效提取,使点云残缺结构的补全效果不佳。因此需要一种准确的点... 目的当前点云补全的深度学习算法多采用自编码器结构,然而编码器端常用的多层感知器(multilayer perceptron,MLP)网络往往只聚焦于点云整体形状,很难对物体的细节特征进行有效提取,使点云残缺结构的补全效果不佳。因此需要一种准确的点云局部特征提取算法,用于点云补全任务。方法为解决该问题,本文提出了嵌入注意力模块的多尺度点云补全算法。网络整体采用编码器—解码器结构,通过编码器端的特征嵌入层和Transformer层提取并融合3种不同分辨率的残缺点云特征信息,将其输入到全连接网络的解码器中,输出逐级补全的缺失点云。最后在解码器端添加注意力鉴别器,借鉴生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的思想,优化网络补全性能。结果采用倒角距离(Chamfer distance,CD)作为评价标准,本文算法在2个数据集上与相关的4种方法进行了实验比较,在Shape Net数据集上,相比于性能第2的PF-Net(point fractal network)模型,本文算法的类别平均CD值降低了3.73%;在ModelNet10数据集上,相比于PF-Net模型,本文算法的类别平均CD值降低了12.75%。不同算法的可视化补全效果图,验证了本文算法具有更精准的细节结构补全能力和面对类别中特殊样本的强泛化能力。结论本文所提出的基于Transformer结构的多尺度点云补全算法,更好地提取了残缺点云的局部特征信息,使得点云补全的结果更加准确。 展开更多
关键词 3维点云 点云补全 自编码器 注意力机制 生成对抗网络(gan)
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基于深度生成对抗网络的海杂波数据增强方法 被引量：14
11
作者 丁斌 夏雪 梁雪峰 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1985-1991,共7页
海杂波数据稀缺,获取海杂波数据成本高、周期长,极大地限制了海杂波特性研究及海洋遥感应用。该文主要研究了基于深度生成性对抗网络(GAN)的海杂波数据生成方法,通过扩展传统的GAN框架,形成了1维海杂波数据生成和鉴别模型,基于实测海杂... 海杂波数据稀缺,获取海杂波数据成本高、周期长,极大地限制了海杂波特性研究及海洋遥感应用。该文主要研究了基于深度生成性对抗网络(GAN)的海杂波数据生成方法,通过扩展传统的GAN框架,形成了1维海杂波数据生成和鉴别模型,基于实测海杂波数据集,进行对抗网络生成和鉴别模型训练,分析了生成模型所生成的海杂波数据的幅度分布特性和时间、空间相关性。基于实测数据验证了该方法能够生成更多、更多样、与真实海杂波数据分布相近的海杂波数据。 展开更多
关键词 生成性对抗网络 海杂波 幅度分布特性 时间相关性
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遥感大数据条件下多星一体化处理与分析 被引量：14
12
作者 付琨 孙显 +4 位作者 仇晓兰 刁文辉 闫志远 黄丽佳 于泓峰 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期691-707,共17页
中国对地观测数据获取量持续增加,已步入遥感大数据时代,开展多星一体化数据处理与应用已成为发展趋势。文章从成像处理与信息提取两个方面系统回顾了技术发展过程,剖析了现有前沿方法的优势和特点,指出成像处理领域建立统一处理模型、... 中国对地观测数据获取量持续增加,已步入遥感大数据时代,开展多星一体化数据处理与应用已成为发展趋势。文章从成像处理与信息提取两个方面系统回顾了技术发展过程,剖析了现有前沿方法的优势和特点,指出成像处理领域建立统一处理模型、信息提取领域建立高效学习模型面临的主要挑战。在此基础上,结合实际应用需求,提出了遥感大数据条件下多星一体化处理与分析的新思路,重点阐述了多星一体化处理与分析的基本概念、科学问题与解决方案,通过构建基于生成对抗网络的多星一体化成像处理模型与记忆保持的多任务特征共享与小样本增量学习模型,综合利用不同卫星和载荷间、不同任务和目标间信息,实现高质量图像产品的生成与高精度标注结果的提取。文末给出了技术途径和初步试验验证,并展望后续技术攻关方向。 展开更多
关键词 遥感大数据 多星一体化 多星成像处理 多要素信息分析 生成对抗网络 多任务
原文传递
基于GAN样本生成技术的智能诊断方法 被引量：13
13
作者 马波 蔡伟东 赵大力 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第18期153-160,共8页
基于数据驱动的设备故障智能诊断方法是监测设备健康状况的重要手段,然而实际应用中,难以获取到足量有效的故障数据训练智能诊断模型。鉴于设备健康状态数据充足和现有智能诊断方法故障机理利用不足,提出基于生成对抗网络(GAN)样本生成... 基于数据驱动的设备故障智能诊断方法是监测设备健康状况的重要手段,然而实际应用中,难以获取到足量有效的故障数据训练智能诊断模型。鉴于设备健康状态数据充足和现有智能诊断方法故障机理利用不足,提出基于生成对抗网络(GAN)样本生成技术的智能诊断方法。健康状态数据反映了设备个性特征,故障机理反映了设备共性特征,基于两种特征融合,得到故障数据样本,通过对深度卷积神经网络的训练为设备个体构建个性化的智能诊断模型。采用来自CWRU轴承数据和实验台模拟故障数据进行的实验结果表明,该方法相比现有智能诊断方法无需真实故障样本,在变负载条件下实现了很高的诊断准确率,具有较好的变工况迁移能力。 展开更多
关键词 生成对抗网络(gan) 样本生成 故障机理 智能诊断 迁移学习
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基于生成式对抗网络的中文字体风格迁移 被引量：11
14
作者 滕少华 孔棱睿 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第10期3164-3167,共4页
风格多样的中文字体是一种重要的中国文化符号,它的设计和操作是一项需要大量专业知识的艰巨工作。因此,针对这项工作提出一种基于生成式对抗网络的中文字体风格迁移的新方法。实验中,使用基于残差网络结构的生成式模型,在均方误差约束... 风格多样的中文字体是一种重要的中国文化符号,它的设计和操作是一项需要大量专业知识的艰巨工作。因此,针对这项工作提出一种基于生成式对抗网络的中文字体风格迁移的新方法。实验中,使用基于残差网络结构的生成式模型,在均方误差约束下,进行生成式模型与判别式模型之间的对抗训练,最后使用训练所得的生成式模型实现不同中文字体间一对一和多对多的风格迁移。实验表明,与之前常用的基于l1正则化方法相比,使用这种方法在字体细节生成上有更出色的表现,简化了中文字体的建模方式,提高了生成图像的逼真度,并具有更好的灵活性和通用性。 展开更多
关键词 风格迁移 生成式对抗网络 卷积神经网络 残差网络 深度学习
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基于双向循环生成对抗网络的无线传感网入侵检测方法 被引量：7
15
作者 刘拥民 杨钰津 +2 位作者 罗皓懿 黄浩 谢铁强 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第1期160-168,共9页
针对无线传感器网络(WSN)入侵检测方法在离散高维特征的不平衡数据集上检测精度低和泛化能力差的问题,提出一种基于双向循环生成对抗网络的WSN入侵检测方法 BiCirGAN。首先,引入对抗学习异常检测(ALAD)通过潜在空间合理地表示高维、离... 针对无线传感器网络(WSN)入侵检测方法在离散高维特征的不平衡数据集上检测精度低和泛化能力差的问题,提出一种基于双向循环生成对抗网络的WSN入侵检测方法 BiCirGAN。首先,引入对抗学习异常检测(ALAD)通过潜在空间合理地表示高维、离散的原始特征,提高对原始特征的可理解性。其次,采用双向循环对抗的结构确保真实空间和潜在空间双向循环的一致性,从而保证生成对抗网络(GAN)训练的稳定性,并提高异常检测的性能。同时,引入Wasserstein距离和谱归一化优化方法改进GAN的目标函数,以进一步解决GAN的模式崩坏与生成器缺乏多样性的问题。最后,由于入侵攻击数据的统计属性随时间以不可预见的方式变化,建立带有Dropout操作的全连接层网络对异常检测结果进行优化。实验结果表明,在KDD99、UNSW-NB15和WSN_DS数据集上,相较于AnoGAN、BiGAN、MAD-GAN以及ALAD方法,BiCirGAN在检测精确度上提高了3.9%~33.0%,且平均推断速度是ALAD方法的4.67倍。 展开更多
关键词 无线传感器网络 入侵检测 生成对抗网络 谱归一化 对抗学习
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基于生成式对抗网络的图像超分辨率重建算法 被引量：10
16
作者 姜玉宁 李劲华 赵俊莉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期249-255,共7页
针对传统图像超分辨率重建算法存在网络训练困难与生成图像存在伪影的问题,提出一种利用生成式对抗网络的超分辨率重建算法。去除生成式对抗网络的批量归一化层降低计算复杂度,将其中的残差块替换为密集残差块构成生成网络,使用VGG19网... 针对传统图像超分辨率重建算法存在网络训练困难与生成图像存在伪影的问题,提出一种利用生成式对抗网络的超分辨率重建算法。去除生成式对抗网络的批量归一化层降低计算复杂度,将其中的残差块替换为密集残差块构成生成网络,使用VGG19网络作为判别网络的基础框架,以全局平均池化代替全连接层防止过拟合,引入纹理损失函数、感知损失函数、对抗损失函数和内容损失函数构成生成器的总目标函数,利用纹理损失增强局部信息匹配度,采用激活层前的特征信息计算感知损失获取更多细节特征,使用WGAN-GP理论优化网络模型的对抗损失加速收敛,运用内容损失提升图像低频信息的准确性。实验结果表明,该算法重建图像的平均峰值信噪比为27.97 dB,平均结构相似性为0.777,与SRGAN和EDSR等算法相比,其在未延长较多运行时间的情况下,重建结果的纹理细节更清晰且亮度信息更准确,更符合视觉感官评价要求。 展开更多
关键词 超分辨率重建 生成式对抗网络 密集卷积网络 纹理损失 梯度惩罚Wasserstein生成式对抗网络
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生成对抗网络及其在新能源数据质量中的应用研究综述 被引量：10
17
作者 李洋 肖泽青 +2 位作者 聂松松 曹军威 华昊辰 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2020年第2期25-33,共9页
由于新能源数据的随机性和波动性等特点,并网数据存在的数据缺失、重复、异常以及分布不均匀等数据质量问题变得越来越突出,针对数据质量的评估和治理等研究对新能源的发展具有重要的积极意义。传统数据质量研究手段不适用于解决新能源... 由于新能源数据的随机性和波动性等特点,并网数据存在的数据缺失、重复、异常以及分布不均匀等数据质量问题变得越来越突出,针对数据质量的评估和治理等研究对新能源的发展具有重要的积极意义。传统数据质量研究手段不适用于解决新能源数据质量问题,而人工智能算法在处理这方面问题上具有无可比拟的优点。生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)是人工智能领域近年来最热门的研究方向之一,其出色的数据生成能力受到了广泛的关注。本文首先介绍了经典GAN的架构、优劣势及其改进综述;接着对GAN在新能源方面的应用进行了综述;然后概述了新能源数据质量研究文献,并阐述了GAN在新能源数据质量方面的应用;最后总结并展望了未来GAN在新能源方面的可能应用。 展开更多
关键词 新能源 数据质量 生成对抗网络(gan)
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不平衡数据集下的水下目标快速识别方法 被引量：10
18
作者 刘有用 张江梅 +2 位作者 王坤朋 冯兴华 杨秀洪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第17期236-242,共7页
水下目标的准确识别是水下机器人实现抓取、捕捞等安全作业的前提,针对水下图像质量差、样本数量少及类不平衡而导致目标识别精确度低的问题,提出了一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的水下目标快速识别算法... 水下目标的准确识别是水下机器人实现抓取、捕捞等安全作业的前提,针对水下图像质量差、样本数量少及类不平衡而导致目标识别精确度低的问题,提出了一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的水下目标快速识别算法。利用GAN理论搭建了深度卷积神经网络的水下图像生成模型,通过生成器与判别器的零和博弈生成特定水下目标图像;设计生成目标的中心坐标计算函数和边界融合函数,将生成目标与背景图像融合后训练水下目标识别模型。实验结果表明,所提方法能够显著提高水下目标识别精确度,对实现水下目标准确抓取、促进水下作业及海洋资源的开发具有重要意义。 展开更多
关键词 生成对抗网络(gan) 图像生成 深度神经网络 水下目标识别
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融合自注意力机制和相对鉴别的无监督图像翻译 被引量：10
19
作者 林泓 任硕 +1 位作者 杨益 张杨忆 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期2226-2237,共12页
无监督图像翻译使用非配对训练数据能够完成图像中对象变换、季节转移、卫星与路网图相互转换等多种图像翻译任务.针对基于生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)的无监督图像翻译中训练过程不稳定、无关域改变较大而导致... 无监督图像翻译使用非配对训练数据能够完成图像中对象变换、季节转移、卫星与路网图相互转换等多种图像翻译任务.针对基于生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)的无监督图像翻译中训练过程不稳定、无关域改变较大而导致翻译图像细节模糊、真实性低的问题,本文基于对偶学习提出一种融合自注意力机制和相对鉴别的无监督图像翻译方法.首先,生成器引入自注意力机制加强图像生成过程中像素间远近距离的关联关系,在低、高卷积层间增加跳跃连接,降低无关图像域特征信息损失.其次,判别器使用谱规范化防止因鉴别能力突变造成的梯度消失,增强训练过程中整体模型的稳定性.最后,在损失函数中基于循环重构增加自我重构一致性约束条件,专注目标域的转变,设计相对鉴别对抗损失指导生成器和判别器之间的零和博弈,完成无监督的图像翻译.在Horse&Zebra、Summer&Winter以及AerialPhoto&Map数据集上的实验结果表明:相较于现有GAN的图像翻译方法,本文能够建立更真实的图像域映射关系,提高了生成图像的翻译质量. 展开更多
关键词 图像翻译 对偶学习 生成对抗网络 自注意力机制 相对鉴别 无监督学习
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基于GAN的通信干扰波形生成技术 被引量：10
20
作者 赵凡 金虎 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期1080-1088,共9页
现有通信干扰方法,通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策,选取合适的干扰波形实施干扰,难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的通信干扰... 现有通信干扰方法,通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策,选取合适的干扰波形实施干扰,难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此,提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)的通信干扰波形生成技术,运用GAN直接提取目标信号的潜在特征,并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上,首先设计网络模型,并对学习率进行优化,使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验,验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验,结果表明,GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。 展开更多
关键词 通信干扰波形生成 机器学习 生成对抗网络
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