发明专利已授权

一种用于结构化数据的半监督学习的方法

📄 申请号：CN201910091581.7 📄 发布日：2026/04/28

著录项目信息

申请日

2019-01-30

公开号

CN109977094B

公开日

2021-02-19

申请人

中南大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_20

IPC 分类号

G06F16_20 , G06K9_62 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

半监督学习半监督学习机器学习人工智能算法

应用场景

数据分类, 预测建模, 异常检测, 数据挖掘, 智能决策

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摘要

本发明公开一种用于结构化数据的半监督学习的方法，构建用于结构化数据的半监督对抗神经网络模型，对原始结构化数据X预处理，将原始数据X的特征划分成类别型特征子集xCT和数值型特征子集xNL；模型判别器的原始输入为{x1，xu，xg}，其中x1，xu分别是有标记和无标记样本，xg为生成器生成的样本，x1，xu包含的特征集相同，将样本的类别特征子集xCT输入Embedding layer，得到对应的稠密嵌入向量E(xCT)，再与数值型特征子集xNL组合得到具有新特征集的样本E(xCT)+xNL，应用BN技术得到归一化的包含新特征集的样本，将新样本输入判别器进行训练，生成样本xg则直接作为判别器的输入；生成器，由三层全连接网络组成并且每一层的输出都应用BN防止梯度弥散，噪声作为输出，得到拥有特征E(xCT)+xNL的生产样本xg。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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议价

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