本发明公开了一种基于DCGAN网络的DoS攻击流量生成系统及方法,该系统包括真实流量采集模块、DCGAN网络和流量生成模块;真实流量采集模块用于提取真实流量序列的典型流量特征,并将得到的特征矩阵用于构建训练数据;DCGAN网络用于学习训练数据中各向量的分布概率规律,结合高斯噪声以生成具有相似规律的结果数据;流量生成模块将DCGAN网...
【项目实战课】基于Pytorch的DCGAN人脸嘴部表情图像生成实战 总结 本次我们使用DCGAN完成了人脸嘴唇图像生成任务,DCGAN是最基础的图像生成框架,是所有从事GAN相关领域工作的朋友必须掌握的内容,欢迎大家以后持续关注《百战GAN专栏》。 如何系统性地...
在DCGAN中,损失函数起着至关重要的作用,它定义了生成器和判别器之间的竞争关系,并驱使模型学习到真实图像的分布。 DCGAN概述 DCGAN由两个主要组件组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器接收一个随机噪声向量作为输入,并尝试生成与训练数据相似的图像。判别器则试图将真实图像与生成图像区分开来。两个...
1基于一维DCGAN的振动信号生成 1.1GAN原理 GAN的基本结构如图1，由生成器G（Generator）和判别器D（Discriminator）组成，生成器的输入为符合高斯分布的随机噪声，输出为学习到的生成数据。判别器计算生成器的输出和真实信号之间的JS（Jensen-Shannon）距离，用来判别生成信号的逼真度，进而反向调节生成器的参数，提高生成...
本发明公开了一种基于改进DCGAN模型的流量数据生成方法、装置及系统,所述方法包括采集带标签的网络流量数据,形成网络流量数据集,所述标签的内容为网络数据所述的类别;基于所述网络流量数据集中的时间序列特征构建伪图像矩阵,并将所述伪图像矩阵为灰度图像;将获取到的服从均匀分布的随机噪声和所述灰度图像作为改进DCGAN模...
A torch implementation of http://arxiv.org/abs/1511.06434 - Allow to generate new images from real images · soumith/dcgan.torch@35d8323
1.一种DCGAN光谱数据扩充方法,其特征是:在原始GAN的基础上引入卷积,借助卷积层的特征提取能力,提取拉曼光谱的深层特征,生成高度相似的光谱,其方法包括如下步骤: (1)使用深度卷积生成对抗网络和新光谱,并输入CNN进行分类; (2)利用对抗网络生成图片,并输入随机噪声,判别图片真实度; (3)训练生成网络,通过给定判别网络...
该方法在深度网络参数优化计算时结合差分隐私理论添加噪声数据,基于 差分隐私与高斯分布可组合特点,计算深度网络每一层的隐私预算,在随机梯度下降 (stochastic gradient descent,SGD)计算中添加高斯噪声使之总体隐私预算最小; 利用 DCGAN 生成数据选取可能得到的最优结果,通过对比攻击结果和原始数据之 间的差别调节深度...