生成对抗网络的常见问题及解决方法-九生成对抗网络（GAN）是一种通过两个神经网络相互竞争来生成模拟数据的机器学习技术。它由一个生成网络和一个判别网络组成，生成网络负责生成数据样本，而判别网络则负责评估这些数据样本的真实性。虽然GAN在图像生成、语音合成等领域取得了巨大成功，但在实际应用过程中也经常遇到一些常见问题。本文将探讨一些常见的GAN问题，并提出相应的解决方法。模式崩溃模式崩溃是指生成网络在...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 108492370 A(43)申请公布日 2018.09.04(21)申请号 CN201810174194.5(22)申请日 2018.03.02(71)申请人 中国地质大学(武汉)    地址 430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号(72)发明人 刘郑 钟赛尚 谢忠 刘金琴 陈杨 禹文...

Xen虚拟化环境下国密算法可信启动策略的构建Xen虚拟化环境下国密算法可信启动策略的构建赵玉洁;闻楠;陈冠直【期刊名称】《计算机安全》【年(卷),期】2014(000)011【摘要】为了最大限度地确保Xen虚拟化系统的可信性和安全性,保护虚拟化系统的软件安全和用户隐私数据的安全,对Xen虚拟机及其安全性进行研究分析,结合可信计算技术着重于确保虚拟机启动阶段的可信性和安全性,实现Xen虚拟化环境整体...

作者：单庆元;南峰作者机构：大连工业大学网络信息中心,辽宁大连116034出版物刊名：中国教育信息化页码：72-75页年卷期：2016年 第8期主题词：双线访问 PROXY-ARP IP漫游摘要：正则化网络文章针对基于DNAT和SNAT的双线方法中的日志查询问题和基于Web反向代理双线方法中的服务扩展问题,利用移动IPV4中使用的IP漫游技术,在校园网和联通公网边界处的NAT服务器上设置PROXY...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 104376533 A(43)申请公布日 2015.02.25(21)申请号 CN201410478976.X(22)申请日 2014.09.18(71)申请人 合肥工业大学    地址 230009 安徽省合肥市屯溪路193号合肥工业大学计算机与信息学院(72)发明人 汪萌 王婧 杨勋 洪日昌...

不完全鲁棒主成分分析的正则化方法及其在背景建模中的应用作者：史加荣　郑秀云　杨威来源：《计算机应用》2015年第10期        摘要：针对现有的鲁棒主成分分析（RPCA）方法忽略序列数据的连续性及不完整性的情况，提出了一种低秩矩阵恢复模型——正则化不完全鲁棒主成分分析（RIRPCA）。首先基于序列数据连续性的度量函数建立了RIRPCA模型，即最小化矩阵...

AbstractThere are a lot of applications of inverse problems in science and engineering, inverse problem and its solution methods have been a hot research field. The difficulty in solving inverse probl...

正则表达式转DFA一、 设计原理1. 正则表达式转换为带ε的NFA（Thompson构造法）2. ε-NFA转为DFA3. 最小化DFA4. DFA状态转换表判断是否接受输入字符串二、 算法描述1. 正则表达式转换为NFA（1） 建立字母表。输入的正则表达式由于一般不输入“与”操作符，因此首先给表达式加入 .作为与操作。再利用逆波兰式的堆栈操作，把操作符与字母分开，便得到了字母表。（2） Thom...

BatchNormalization和LayerNormalization的对⽐分析⼀、为什么对数据归⼀化我们知道在神经⽹络训练开始前，需要对输⼊数据做归⼀化处理，那么具体为什么需要归⼀化呢？原因在于：神经⽹络学习过程本质就是为了学习数据特征以及数据的分布特征，⼀旦训练数据与测试数据的分布不同，那么⽹络的泛化能⼒也⼤⼤降低；另外⼀⽅⾯，⼀旦每批训练数据的分布各不相同(batch 梯度下降)，那么⽹...

如何解决神经网络的过拟合问题神经网络的过拟合问题是在训练模型时经常遇到的一个挑战。过拟合指的是模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现不佳的情况。这种现象可能导致模型过于复杂，过度拟合了训练数据中的噪声和细节，而无法泛化到新的数据上。为了解决神经网络的过拟合问题，我们可以采取以下几种方法。首先，增加训练数据是解决过拟合问题的常见方法之一。更多的训练数据可以提供更多的样本，帮助模型更好地学习数据的分...