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针对已有三元组约束的度量学习算法大多利用先验知识构建约束,一定程度上制约了度量学习算法性能的问题,本文借鉴对抗训练中样本扰动的思想,在原始样本附近学习对抗样本以构造对抗三元组约束,基于对抗三元组和原始三元组约束构建了度量学习模型,提出了对抗样本三元组约束的度量学习算法(metric learning algorithm with adversarial sample triples constraints,ASTCML)。实验结果表明,提出的算法既克服了已有固定约束方法受先验知识影响大的问题,也提高了分类精度,说明区分更加难以区分的三元组约束能够提升算法的性能。 相似文献
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保密增强是指通信双方在共享一个部分保密的串S且敌手只知道该串的部分信息的情况下,通过在公共信道上进行协商来提取一个更短的但是保密度更高的串S',使敌手得知关于S '的信息几乎可以忽略.近期人们使用生成对抗网络(GANs)实现了存在敌手的安全通信.主要研究了敌手能力有限时,利用生成对抗网络实现保密增强的问题.首先提出了保密增强的实现场景,通信双方利用交流信息产生密钥,敌手监听交流信息.然后参考Abadi等人的基本加密通信模型中的神经网络结构,设计了保密增强的通信模型.实验测试了在敌手获知部分信息或敌手计算能力较弱时的保密增强通信.经过修改激活函数和过滤器,以及增加模型复杂度,最终结果表明,在敌手获知70%的通信信息时,或者通信方比敌手模型复杂时,通信双方均能协商出一个安全的密钥,完成保密增强的功能. 相似文献
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生成式对抗网络(GAN)现已成为深度学习领域热门的研究方向,其独特的对抗性思想来源于博弈论中的二人零和博弈,如何解决GAN训练不稳定、生成样本质量差、评价体系不够健全、可解释性差等问题是目前GAN研究的重点和难点.调研了生成式对抗网络的研究背景和发展趋势.首先阐述了生成式对抗网络的基本思想和算法实现,分析了GAN的优势与不足,然后对已有改进方法进行了较为系统的分类,从基于结构改变和基于损失函数变体的两种类型分别梳理了一些典型的GAN的优化方法和衍生模型;比较了GAN与其他生成模型的异同,介绍了各自的优势与不足;对比了GAN及其衍生模型的性能,总结了它们的运作机制、优点、局限性以及适用场景,介绍了生成式对抗网络在图像生成领域中的应用;最后列举了生成式对抗网络的主流评价指标,分析了GAN研究中仍面临的主要问题并给出对应的解决思路,并将列举出的主流解决手段在解决效果及可应用性方面进行了对比分析,展望了未来的研究方向. 相似文献
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雷达技术近些年来得到长足发展与完善,在国民经济发展中起着极为重要的作用。探测技术作为雷达技术中常见的一种,其功能不断完善与进步,因此实际中有必要做好雷达探测技术的对抗的研究工作。本文中笔者查阅众多文献资料的基础上,分析雷达技术的工作原理,同时对雷达探测技术的对抗及未来发展趋势进行阐述,希望为行业技术进步贡献一份力量。 相似文献
75.
基于振动信号的风电机组故障诊断方法是风电安全运维领域研究的重点之一。风电机组主轴承较少发生故障,给运用数据挖掘方法判断故障类型带来很大困难。针对该问题,文中提出了一种用于风电机组主轴承故障诊断的数据增强方法。通过对辅助分类生成对抗网络(ACGAN)的适应性进行改进,引入梯度惩罚,构建了改进ACGAN框架,以提高其学习稳定性;在判别器网络中引入池化层,以提升其在多分类场景下提取数据特征的能力。仿真结果表明,所提出的改进ACGAN框架能够实现对原始数据分布特征的有效学习,抗噪声干扰性强,相对于原框架训练过程更稳定,生成数据的质量更高;能够有效平衡风电机组主轴承故障振动数据,进一步提升了风电机组主轴承故障诊断的正确率。 相似文献
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董辉明 《计算机光盘软件与应用》2010,(5):70-71
介绍了蠕虫病毒及蜜罐的相关知识,阐述了蜜罐的几种分类,并提出了一个基于混合式蜜罐系统蠕虫对抗模型,最后通过实验,证明此模型在与蠕虫病毒的对抗中具有非常高的效率。 相似文献
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