图1 车联网入侵检测模型框架 Figure 1 Intrusion detection model framework forInternet of Vehicles 图2 VQ-VAE-2 网络结构图 Figure 2 VQ-VAE-2 network structure diagram 图3 WGAN-GP 网络结构图 Figure 3 WGAN-GP network structure...
grads = tf.reshape(grads, [grads.shape[0], -1]) gp = tf.norm(grads, axis=1) # [b] # 计算梯度惩罚项 gp = tf.reduce_mean((gp - 1.) ** 2) return gp def get_loss(self, net, fakeB, realB): self.D_fake = net(fakeB) self.D_fake = tf.reduce_mean(self.D_fake) # R...
3.3 WGAN的优化与WGAN-GP 我们注意到,我们寻找的函数空间满足Lipschitz约束,但是在真正训练的时候,我们是如何实现这一点的呢? 观察WGAN的优化算法流程图: 在WGAN中,通过对critic中参数更新范围限制来实现Lipschitz约束,这种方法被称为weight clipping,从直观来解释这一件事,就是在训练中限制神经网络参数在一定范围内波...
WGAN的代码实战我不打算贴出一堆代码了,只说明一下WGAN相较于普通GAN做了哪些改变。首先我们给出论文中训练WGAN的流程图,如下: 其实WGAN相较于原始GAN只做了4点改变,分别如下: 判别器最后不使用sigmoid函数 生成器和判别器的loss不取log 每次更新判别器参数后将判别器的权重截断 不适应基于动量的优化算法,...
3)随着改进的WGAN-GP网络深度加深,本发明将TTUR策略应用到改进的WGAN-GP网络模型中,该改进不仅可以改善网络的稳定性,而且相比于原模型,能进一步减少改进的WGAN-GP网络的收敛时间,更快的生成质量高的样本。 附图说明 图1是本发明方法的整体流程图。 图2是本发明的生成器的结构示意图。
本发明是一种基于WGAN‑GP的对抗扰动图像生成方法。该方法包括如下步骤:利用特征提取器从目标网络模型中获取其中一个卷积层的特征向量,并将其作为先验信息;生成器将原始图像的特征向量和噪声向量作为级联向量输入到生成器后生成对抗扰动图像;判别器判断生成器生成的对抗扰动图像的类别是否符合训练集中的类别描述信息;...
一种基于AL-WGAN-GP的太赫兹光谱数据扩充方法.pdf,本发明公开了一种基于AL‑WGAN‑GP的太赫兹光谱数据扩充方法,属于计算机应用技术领域。本发明将不同水蒸气湿度以及模拟硬件设备干扰下的高斯噪声添加到真实的太赫兹光谱数据中,并且使用数学方法进行数据平滑,插值,
步骤s41,对输入生成器的t张连续卫星云图序列,每相邻两张卫星云图进 行计算得到一张光流图,共得到t-1张光流图; [0018] 步骤s42,构建双判别器wgan-gp网络中的生成器,生成器网络的结构依 次有:输入层 → 光流提取层 → 三维卷积层1 → 三维卷积层2 ...
请参考图1,一种基于wgan-gp和u-net改进的图像增强的方法,包括如下步骤: 第一步骤s1:解封装输入的视频流或文件,得到第一视频码流和第一音频码流; 第二步骤s2:解码所述第一视频码流,得到第一yuv数据,若所述第一yuv数据为小于2048×2048的像素,则进一步对所述数据值中宽和高小于2048的部分使用0填充; ...
上述的改进的wgan-gp的半监督恶意流量检测方法,步骤二中通过数据包采样技术提取给定流中前m个数据包,聚合连续数据包的时间序列特征p,构建给定流的伪特征图pfm,执行前m个数据包采样得到pfms,将pfms的部分作为训练集,另一部分作为测试集; [0017] p=[f1,f2,...fn] ...