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无监督逐层生成对抗特征表示学习方法

基本信息

申请号 CN201811536668.2 申请日 -
公开（公告）号 CN109711442A 公开（公告）日 2019-05-03
申请公布号 CN109711442A 申请公布日 2019-05-03
分类号 G06K9/62（2006.01）I; G06N3/04（2006.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 张婷婷; 牛彦杰; 崇志宏; 周俏; 董会 申请（专利权）人 江苏信物智能信息科技有限公司
代理机构 南京理工大学专利中心 代理人 封睿
地址 210007 江苏省南京市秦淮区后标营路88号
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种无监督逐层生成对抗特征表示学习方法，通过2个及以上的生成式对抗网络组成堆积网络，其中第一个生成式对抗网络以多维的随机噪声为输入，其余生成式对抗网络以随机噪声和前一个分支的隐含特征为输入；通过各个生成网络生成对应大小的图像，根据各判别网络的交叉熵，优化各个判别网络，根据判别网络中间层特征的期望值和生成图像之间的相似统计特征，优化整个生成网络；利用优化的SGANs，提取抽象语义特征表示向量，结合散列表示方法，确定图像的散列特征表示。本发明能够生成高层次的抽象语义特征，并且能够更好的学习真实图像的分布。