[发明专利]利用生成式对抗网络的半监督回归在审
| 申请号： | 201780089195.3 | 申请日： | 2017-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN110537184A | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 迈赫迪·雷扎霍利扎德;MD·阿克马尔·海达;吴大磊 | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | <国际申请>=PCT/CN2017/10 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种利用生成式对抗网络(generative adversarial network，简称GAN)执行半监督回归的方法和系统，所述生成式对抗网络包括：生成器，包含第一神经网络；判别器，包含第二神经网络。所述方法和系统包括：所述第一神经网络输出从随机噪声向量获取生成的样本；向所述第二神经网络输入所述生成的样本、多个标记的训练样本和多个未标记的训练样本；所述第二神经网络输出用于多个所述生成的样本和未标记的样本中的每一个的预测连续标记。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 神经网络输出 神经网络 训练样本 生成式 神经网络输入 随机噪声向量 连续标记 网络包括 对抗 半监督 判别器 生成器 回归 预测 网络 | ||
【主权项】：
1.一种用于训练生成式对抗网络(generative adversarial network，简称GAN)的方法，其特征在于，所述生成式对抗网络包括：生成器，包含第一神经网络；判别器，包含第二神经网络；所述方法包括：/n所述第一神经网络输出从随机噪声向量获取生成的样本；/n向所述第二神经网络输入所述生成的样本、多个标记的训练样本和多个未标记的训练样本；/n所述第二神经网络输出用于多个所述生成的样本和未标记的样本中的每一个的预测连续标记。/n
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