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
IPC 分类号

技术画像

应用场景

数据分类, 预测建模, 异常检测, 数据挖掘, 智能决策

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。

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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