[发明专利]一种超深度对抗学习的方法在审
| 申请号： | 201710123104.5 | 申请日： | 2017-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN108509966A | 公开（公告）日： | 2018-09-07 |
| 发明（设计）人： | 顾泽苍 | 申请（专利权）人： | 顾泽苍 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N99/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300010 天津市*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及信息处理领域中的一种超深度对抗学习的方法，其特征是在评价识别对象的特征要素属于哪个已登录的概率空间的概率分布的特征要素时，是通过两个最为接近的概率空间的概率分布的特征要素所建立的对抗学习获得最终结果的，上述对抗学习是基于穿越不同空间的距离构建的模糊事件概率测度进行评价的。本发明实施效果是：一个数据与两个概率分布之间所建立的严格的模糊事件概率测度关系进行对抗学习，可获得更加高的分类精度，可以使模式识别的精度达到最佳的精度，为无监督的机器学习提供了更高精度的学习效果的算法。 | ||
| 搜索关键词： | 概率分布 特征要素 对抗 概率测度 概率空间 模糊事件 学习 信息处理领域 机器学习 模式识别 学习效果 最终结果 无监督 构建 算法 登录 穿越 分类 | ||
【主权项】：
1.一种超深度对抗学习的方法，其特征如下：(1)在评价识别对象的特征要素属于哪个已登录的概率空间的概率分布的特征要素时，是通过两个最为接近的概率空间的概率分布的特征要素所建立的对抗学习获得最终结果的；(2)上述对抗学习是基于穿越不同空间的距离构建的模糊事件概率测度进行评价的。
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