[发明专利]使用鉴别器神经网络从生成器神经网络采样

权利要求书

1.一种由一个或多个数据处理装置执行的方法，所述方法包括：

接收针对新数据样本的请求；

直到生成满足接受标准的候选的新数据样本为止，执行下述操作，包括：

使用生成器神经网络生成候选的新数据样本；

使用鉴别器神经网络处理候选的新数据样本以生成模仿分数，

其中，鉴别器神经网络已经被训练为生成数据样本的模仿分数，所述模仿分数表征数据样本是(i)从给定数据样本的训练集合中抽取还是(ii)由生成器神经网络生成的可能性；以及

根据模仿分数确定候选的新数据样本是否满足接受标准；以及响应于接收的请求，提供满足接受标准的候选的新数据样本。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，由生成器神经网络生成的候选的新数据样本是图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，根据模仿分数确定候选的新样本是否满足接受标准包括：

根据模仿分数确定接受分数；

通过从数值范围上的概率分布采样来获得控制样本；以及

如果接受分数具有高于控制样本的值，则确定候选的新数据样本满足接受标准。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，根据模仿分数确定接受分数包括：

通过将边界变量的当前值确定为(i)边界变量的先前值和(ii)模仿分数中的最大值来更新边界变量的值；以及

根据模仿分数和更新的边界变量确定接受分数。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，根据模仿分数和更新的边界变量确定接受分数包括：

将接受分数确定为σ(a)，其中，σ(·)是S形函数，其中，a定义为：

a∶＝D-D_M-log(1-exp(D-D_M))，

其中，D是模仿分数，并且其中，D_M是边界变量的当前值。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，根据模仿分数和更新的边界变量来确定接受分数包括：

将接受分数确定为σ(a-γ)，其中，σ(·)是S形函数，其中，γ是数值，其中，a定义为：

a∶＝D-D_M-log(1-exp(D-D_M-∈))，

其中，D是模仿分数，其中，D_M是边界变量的当前值，并且其中，∈是为数值稳定性所添加的常数。

7.根据权利要求6所述的方法，还包括：

将数值γ确定为先前确定的接受分数的预定百分比。

8.根据权利要求3所述的方法，其中，通过从数值范围上的概率分布采样来获得控制样本包括：

通过从范围[0，1]上的均匀概率分布采样来获得控制样本。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，鉴别器神经网络已经使用逻辑损失函数进行了训练。

10.根据权利要求1所述的方法，其中，使用S形函数处理模仿分数定义从给定数据样本的训练集合中抽取数据样本的概率。

11.一种系统，包括一个或多个计算机和存储指令的一个或多个存储设备，当所述指令由一个或多个计算机执行时，使所述一个或多个计算机执行下述操作，包括：

接收针对新数据样本的请求；

直到生成满足接受标准的候选的新数据样本为止，执行下述操作，包括：

使用生成器神经网络生成候选的新数据样本；

使用鉴别器神经网络处理候选的新数据样本以生成模仿分数，

其中，鉴别器神经网络已经被训练为生成数据样本的模仿分数，所述模仿分数表征数据样本是(i)从给定数据样本的训练集合中抽取还是(ii)由生成器神经网络生成的可能性；以及

根据模仿分数确定候选的新数据样本是否满足接受标准；以及响应于接收的请求，提供满足接受标准的候选的新数据样本。