[发明专利]一种基于自编码神经网络与最优传输的生成方法有效
| 申请号： | 202010087768.2 | 申请日： | 2020-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN111325337B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 雷娜;罗钟铉 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 大连星海专利事务所有限公司 21208 | 代理人： | 裴毓英 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及机器学习领域，提供一种基于自编码神经网络与最优传输的生成方法，包括步骤1，利用自编码器对输入数据进行降维，得到嵌入在低维隐空间中的n个特征点；随机选择部分特征点作为目标点，并给目标点设置权重；步骤2，在采样空间中使用蒙特卡罗采样法大量均匀采样，对采样空间进行胞腔分解，并给每个胞腔设置权重，计算目标点的权重与胞腔权重之间的误差，进而迭代求解目标点的截距向量，完成最优传输计算，得到采样空间的最优的胞腔分解及每个胞腔的重心坐标；步骤3，利用得到的胞腔的重心坐标，进行解码器的训练，解码器训练完成之后，在采样空间随机的采样噪声向量，可以生成对应的图像。本发明能够有效的提升生成效率和生成质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 编码 神经网络 最优 传输 生成 方法 | ||
【主权项】：
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