在 Doptimal aug +D3 synth = 5000 + 3000 = 8000 样本/折的情况下,分类结果从没有合成病变的 78.6% 提高到 85.7%。 使用t-SNE 进行可视化 为了进一步分析结果,我们使用了 t-SNE 可视化方法。用于降维的 t-SNE 算法可将高维数据嵌入二维空间。用于可视化的高维数据是从经过训练的肝脏病变分类 CNN 的最后一...
这将产生它们的潜在表示,本例(3, 3, 64) 。 然后使用降维算法(例如 t-SNE)将它们映射到二维并绘制散点图,通过它们的标签(猫、狗或树)为点着色,如下图所示: 可以清楚地看到,树与其他图像分离良好而猫和狗则有点混杂。 注意底部的大蓝色区域,这些是带有胡须的猫头的图像这些并没有与狗混淆。 但是在图的...
这也呼应了对控制信号的吻合程度的结果,Market-GAN可以生成更加极端的符合市场状态标签的数据。 真实数据和生成数据的T-SNE图,其中蓝色为真实数据,黄色为对应的生成数据 我们绘制了对应真实数据和生成数据的T-SNE图。我们发现虽然Market-GAN的保真度不是最高,但是其T-SNE所示的分布中黄色的生成数据仍然与蓝色的原始数...
为了研究优化后的模型的性能,我们应用模型来推断测试集的转录组特征。t-SNE图描述了我们开发的2个Tox-GAN模型(Tox-GANintensity和 Tox-GANfoldchange)分别推断强度和差异倍数水平的转录组学特征。 Tox-GANintensity和Tox-GANfoldchange模型所生成的转录组图谱和真实的图谱在高斯分布(Gaussian distribution)范围内是很匹配...
图2 生成的和真实的转录组图谱的t-SNE可视化和概率密度。 蓝色和橙色代表真实的转录组图谱及其相应的生成图谱,分别来自(A)Tox-GANintensity和(B)Tox-GANfoldchange。 生成的转录组图谱和相应的真实图谱有很高的相似性(0.997±0.002),表明Tox-GAN产生的转录组图谱可以很好地捕捉不同表型中的基因组反应。
结果显示，Market-GAN生成的数据在增强训练集时能最多减少预测模型测试误差，与真实数据相比更符合市场标签，保真度中游，避免违反事实生成数据，T-SNE图中区分市场状态更明显。Market-GAN提供一种从数据端提升量化交易算法性能的解决方案，通过控制变量生成对下游任务有帮助的金融价格数据。量化交易模型的金融...
基于GAN的多维时间序列人体步态数据增强
siden flyet skal gå 1230. SAS-appen viser at flyet er «on time», men gate har ikke kommet opp ennå – så jeg sjekkerFlightradarog finner ut at flyet er estimert til å ta av kl. 1404. Et raskt søk på selve flyet, og man kan konstatere at maskinen nærm...
【摘要】 本文为生成对抗网络GAN的研究者和实践者提供全面、深入和实用的指导。通过本文的理论解释和实际操作指南,读者能够掌握GAN的核心概念,理解其工作原理,学会设计和训练自己的GAN模型,并能够对结果进行有效的分析和评估。 本文为生成对抗网络GAN的研究者和实践者提供全面、深入和实用的指导。通过本文的理论解释和实...
利用有效的嵌入算法计算标注良好的面部属性数据集CelebA的样式特征,然后采用邻域成分分析对每个属性进行监督降维。然后,在解码器不同阶段的分布使用t-SNE来可视化样式特征。可以观察到某些特定阶段的样式特征被很好地分离,这意味着样式特征可以准确地表示属性。处于不同阶段的样式特征可以控制不同的属性信息。