[发明专利]一种基于生成对抗网络的零样本学习算法在审
| 申请号： | 202111491153.7 | 申请日： | 2021-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN114187493A | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 扎尔比耶夫瓦希德;张志达;兰永鑫;孙亮 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/764;G06N3/08 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 隋秀文 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明一种基于生成对抗网络的零样本学习算法，包括：分别对生成对抗网络中的生成网络和判别网络进行了改进，并设计FD‑FGAN模型；将注意机制集成到图像特征生成过程中，并设计FD‑FGAN注意模型来提高生成图像特征的质量；提出一种同时学习像素特征和深层特征的二值特征空间匹配方法；提出一种半监督GAN，为标记样本和未标记样本设置了特殊的通道；借鉴自然语言处理中的对偶学习，构建从源域到目标域和从目标域到源域的跨域学习闭环，使GAN即使在没有标签数据和有效的无监督学习的情况下，也可以在人工干预期间进行。本发明通过特征融合、有效的特征聚类技术，使得生成对抗网络生成效果大大提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 生成 对抗 网络 样本 学习 算法 | ||
【主权项】：
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