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专利名称：一种条件双对抗学习推理模型的构建方法申请号：2021105107077 转让价格：面议收藏
法律状态：已下证类型：发明关键词：大数据算法软件系统相似专利发布日：2024/12/05
摘要：本发明公开了一种条件双对抗学习推理模型的构建方法，包括：在推理机部分，通过推理网络输出隐变量样本；在生成器部分，建立与标签信息有关的线性组合高斯分布，样本通过生成网络输出信号样本；在对抗部分，引入两个判别器对推理机和生成器的隐变量与数据样本进行双向对抗训练；建立新的目标函数，通过双向对抗训练使目标函数收敛；整个模型用训练数据进行训练，确定各部分网络参数，再将测试数据输入推理机获取特征，经分类器识别给出结果。本发明提供的条件双对抗学习推理模型的构建方法，能通过控制先验分布强化不同类别特征间的差异，提高计算效率，改善特征模式识别性能，提高模式识别准确率。

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