跨域变分对抗自编码器

现有跨域图像生成算法通常要求用户提供成对数据,且生成能力有限,往往仅支持一对一的跨域图像生成.针对以上问题,提出了一种跨域变分对抗自编码器框架,在不提供任何成对数据的前提下,实现了跨域图像的一对多连续变换.假定来自不同域的图像共享相同的内容属性,且拥有独立的风格属性,则跨域图像一对多连续变换问题可转换为图像内容属性和风格属性的解耦、编码、拟合和跨域拼接.首先利用编码器解耦建立跨域数据的内容编码和风格编码;然后利用对抗操作和变分操作分别去拟合图像的内容编码和风格编码;最后通过拼接单域图像的内容编码和风格编码实现图像重构,通过交叉拼接不同域的内容编码和风格编码得到跨域图像的一对多连续变换.在标准数据集MNIST和SVHN上进行的有监督跨域图像生成结果同时满足真实性和多样性,且在分类准确率和域自适应性的定量评价中优于其他跨域图像生成算法;在人脸数据集NIR-VIS和草图数据集Edges-Shoes上实现了无监督跨域图像一对一生成,其可视化结果充分说明了生成图像的特征分布和源特征分布的一致性.以上实验全面验证了变分对抗自编码器框架的可行性和有效性.     

基于辅助分类器和变分自编码生成对抗网络的干扰识别

针对基于深度学习干扰识别方法在小样本集情况下性能恶化问题,提出一种基于辅助分类器和变分自编码生成对抗网络(AC-VAEGAN)的干扰识别方法。利用生成对抗网络和变分自编码器的核心思想设计识别模型,得到连续有意义的干扰样本集潜在空间;确定编码器、生成器和鉴别器的损失函数,且鉴别器采用动态学习率的优化算法,使得模型训练过程更加有效且稳定。仿真结果表明,在干扰时频图小样本数据集情况下,当干噪比为-10 dB～10 dB时,该方法对宽带噪声干扰、部分频带噪声干扰、单音干扰、多音干扰、脉冲干扰、跳频干扰、线性扫频干扰和二次扫频干扰这八种干扰的正确识别率均高于ACGAN和CNN。     

基于频域特征变分自编码器的轴承故障诊断研究

针对深度学习故障诊断模型泛化能力差、网络复杂的问题,提出一种通用的特征提取网络,在此基础上应用轴承故障诊断的方法。首次提出频域特征变分自编码器,增强了信号特征提取的鲁棒性。然后,采用局部异常因子算法剔除离群点,防止分类器过拟合,提高分类器泛化性能。最后,构建分类器进行故障诊断。实验验证表明在不同损伤程度下特征提取的界限清晰,故障分类效果好,并且模型表现出良好的可迁移性。     

基于自编码器与集成学习的离群点检测算法

针对基于自编码器的离群点检测算法在中小规模数据集上易过拟合以及传统的基于集成学习的离群点检测算法未对基检测器进行优化选择而导致的检测精度低的问题,提出了一种基于自编码器与集成学习的离群点检测（EAOD）算法。首先,随机改变自编码器的连接结构来生成不同的基检测器,以获取数据对象的离群值和标签离群值;然后,通过最近邻算法计算数据对象之间的欧氏距离,并在对象周围构建局部区域;最后,根据离群值与标签离群值之间的相似度,选择在该区域内检测能力强的基检测器进行组合,组合后的对象离群值作为EAOD算法最终判定的离群值。在实验中,所提算法与自编码器（AE）算法相比,在Cardio数据集上,接受者操作特征曲线下方的面积（AUC）和平均精度（AP）分值分别提高了8.08个百分点和9.17个百分点;所提算法与特征装袋（FB）集成学习算法相比,在Mnist数据集上,运行时间成本降低了21.33%。实验结果表明,在无监督学习下所提算法具有良好的检测性能和检测实时性。     

基于变分自编码器的交互式旋律生成方法

现有的交互式神经音乐生成方法主要存在控制模式不灵活、数据标注困难以及模型难以优化等问题。针对这些问题,提出了一种基于变分自编码器(VAE)的无监督交互式旋律生成方法。通过为VAE引入显式的旋律轮廓条件推理学习,实现了对生成旋律局部与全局特征的灵活控制。实验表明,该方法易于优化且具有良好的旋律局部与全局特征的控制能力。通过对大量生成样本的分析,证明了模型从音乐数据中学习到了有用的音乐知识。     

基于密度的局部离群点检测算法

基于统计学和基于距离的离群点检测都依赖与给定数据点集的全局分布,然而数据通常并非都是均匀分布的。当分析分布密度相差很大的数据时,基于密度的局部离群点检测方法有着很好的识别局部离群点的能力。但存在时间复杂度较大,文章提出了一种改进的算法,能降低时间复杂度,实现有效的局部离群点的检测。     

基于i向量和变分自编码相对生成对抗网络的语音转换

提出一种基于i向量和变分自编码相对生成对抗网络的语音转换方法, 实现了非平行文本条件下高质量的多对多语音转换. 性能良好的语音转换系统, 既要保持重构语音的自然度, 又要兼顾转换语音的说话人个性特征是否准确. 首先为了改善合成语音自然度, 利用生成性能更好的相对生成对抗网络代替基于变分自编码生成对抗网络模型中的Wasserstein生成对抗网络, 通过构造相对鉴别器的方式, 使得鉴别器的输出依赖于真实样本和生成样本间的相对值, 克服了Wasserstein生成对抗网络性能不稳定和收敛速度较慢等问题. 进一步为了提升转换语音的说话人个性相似度, 在解码阶段, 引入含有丰富个性信息的i向量, 以充分学习说话人的个性化特征. 客观和主观实验表明, 转换后的语音平均梅尔倒谱失真距离值较基准模型降低4.80%, 平均意见得分值提升5.12%, ABX 值提升8.60%, 验证了该方法在语音自然度和个性相似度两个方面均有显著的提高, 实现了高质量的语音转换.     

基于深度卷积生成对抗网络的图像生成

图像生成是虚拟现实技术(virtual reality,VR)中的重要技术手段,针对传统图片生成方法需要大量的数据集进行训练,且生成的图片轮廓不清晰等问题,采用基于深度卷积神经网络和生成对抗网络来实现图片的生成.为了保证生成图片的真实性和完整性,在图片生成阶段引入变分自编码器,通过编码器获取到输入图片数据的均值和方差,...     

Meta-path-based outlier detection in heterogeneous information network

Mining outliers in heterogeneous networks is crucial to many applications,but challenges abound.In this paper,we focus on identifying meta-path-based outliers in heterogeneous information network(HIN),and calculate the similarity between different types of objects.We propose a meta-path-based outlier detection method(MPOutliers)in heterogeneous information network to deal with problems in one go under a unified framework.MPOutliers calculates the heterogeneous reachable probability by combining different types of objects and their relationships.It discovers the semantic information among nodes in heterogeneous networks,instead of only considering the network structure.It also computes the closeness degree between nodes with the same type,which extends the whole heterogeneous network.Moreover,each node is assigned with a reliable weighting to measure its authority degree.Substantial experiments on two real datasets(AMiner and Movies dataset)show that our proposed method is very effective and efficient for outlier detection.     

对抗型半监督光伏面板故障检测

目的 传统的光伏面板故障检测主要依靠人工巡检,效率低下且误检率很高,而流行的基于机器视觉的智能检测方法又面临缺少大量负样例造成故障检测模型准确性偏低的问题。针对上述问题,本文提出一种基于对抗训练的半监督异常检测模型,通过应用梯度中心化（gradient centralization,GC）和Smooth L1损失函数,使模型具有更好的准确性和鲁棒性。方法 通过构建半监督异常检测模型并定义目标函数,将正常的光伏面板图像作为正样例原图输入半监督异常检测模型进行模型训练。然后将待测光伏面板图像输入到训练好的半监督异常检测模型,生成该待测图像对应的重建图像。最后通过计算待测原图像与其重建图像隐空间向量之间的误差来判断该待测光伏面板是否存在异常。结果 本文以浙江某光伏电站采集的光伏面板为实验对象,将本文方法与Pre-trained VGG16（Visual Geometry Group 16-layer network）、AnoGAN （anomaly generative adversarial network）、GANomaly等方法进行比较,AUC （area under curve）分别提高了0.12、0.052和0.033。结论 实验结果证明,本文提出的基于生成对抗网络的半监督异常检测模型大幅提高了光伏面板故障检测的准确率。     

一种基于层次聚类的全局孤立点识别方法*

现有的孤立点检测算法在通用性、有效性、用户友好性及处理高维大数据集的性能还不完善,为此提出一种快速有效的基于层次聚类的全局孤立点检测方法。该方法基于层次聚类的结果,根据聚类树和距离矩阵可视化判断数据孤立程度,并确定孤立点数目。从聚类树自顶向下,无监督地去除孤立点。仿真实验验证了方法能快速有效识别全局孤立点,具有用户友好性,适用于不同形状的数据集,可用于大型高维数据集的孤立点检测。     

一种基于Voronoi图的高效异常检测方法

提出了一种新的基于Voronoi图的异常检测方法。采用Voronoi图来确定对象间的邻近关系,定义了一种新的异常因子,算法的时间复杂性为O（nlogn）。实验结果表明,同现有的算法相比具有较高的检测效率和准确性。     

基于方形对称邻域的局部离群点检测方法*

针对NDOD(outlier detection algorithm based on neighborhood and density)算法在判断具有不同密度分布的聚类间过渡区域对象时存在的不足,以及为了降低算法时间复杂度,提出一种基于方形对称邻域的局部离群点检测方法。该算法改用方形邻域,吸收基于网格的思想,通过扩张方形邻域快速排除聚类点及避免"维灾";通过引入记忆思想,使得邻域查询次数及范围成倍地减小;同时新定义的离群度度量方法有利于提高检测精度。实验测试表明,该算法检测离群点的速度及精度均优于NDOD等算法。     

基于反向延长增强的对抗生成网络推荐算法

针对现有序列推荐模型因数据稀疏性严重难以达到最优性能的问题,提出了一种基于反向延长增强的生成对抗网络推荐算法。该方法通过对交互序列进行延长增强来获取高质量的训练数据,以缓解数据稀疏性带来的模型训练不充分的问题。首先,使用伪先验项将项目序列进行反向延长,深化项目序列特征;其次,延长增强的对象由短序列更改为所有用户序列,充分挖掘长序列中富含的上下文信息,缓解了增广序列中伪先验项占比过大而带来的噪声问题;最后,使用共享项目嵌入的生成对抗网络,通过判别器与生成器联合训练以提高模型推荐性能。在三个公开数据集上的实验结果表明,所提模型的命中率（HR@N）和归一化折损累计增益（NDCG@N）相较于最优基线ELECRec平均提升30%,验证了反向延长增强对挖掘序列特征和缓解数据稀疏性的有效性。     

Generative adversarial network-based single-pixel imaging

Single-pixel imaging can reconstruct two-dimensional images of a scene with only a single-pixel detector. It has been widely used for imaging in nonvisible bandwidth (e.g., near-infrared and X-ray) where focal-plane array sensors are challenging to be manufactured. In this paper, we propose a generative adversarial network-based reconstruction algorithm for single-pixel imaging, which demonstrates efficient reconstruction in high speed and higher reconstruction quality compared with other state-of-the-art deep learning-based reconstruction methods. We also co-optimize sampling masks and reconstruction pipeline to enhance the performance. We verify the proposed method with both synthetic and real-world experiments and demonstrate a good quality of reconstruction of a real-world plaster using a 5% sampling rate.     

基于生成对抗网络的多标签节点分类研究

节点分类被广泛应用于社交网络等网络数据处理之中,为了进行节点分类研究,考虑使用生成对抗网络GAN来得到节点表示,从而得到良好的节点分类效果.在此基础上,提出了节点分类生成对抗网络NC-GAN模型.该模型通过生成对抗网络进行二元博弈,同时考虑网络中的连通性分布和节点之间的相似度,以获得更加拟合网络的节点表示,再通过节点表...     

基于卷积自编码生成式对抗网络的高分辨率破损图像修复

目的 破损图像修复是一项具有挑战性的任务,其目的是根据破损图像中已知内容对破损区域进行填充。许多基于深度学习的破损图像修复方法对大面积破损的图像修复效果欠佳,且对高分辨率破损图像修复的研究也较少。对此,本文提出基于卷积自编码生成式对抗网络(convolutional auto-encoder generative adversarial network,CAE-GAN)的修复方法。方法 通过训练生成器学习从高斯噪声到低维特征矩阵的映射关系,再将生成器生成的特征矩阵升维成高分辨率图像,搜索与待修复图像完好部分相似的生成图像,并将对应部分覆盖到破损图像上,实现高分辨率破损图像的修复。结果 通过将学习难度较大的映射关系进行拆分,降低了单个映射关系的学习难度,提升了模型训练效果,在4个数据集上对不同破损程度的512×512×3高分辨率破损图像进行修复,结果表明,本文方法成功预测了大面积缺失区域的信息。与CE(context-encoders)方法相比,本文方法在破损面积大的图像上的修复效果提升显著,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似性(str...