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生成式对抗网络研究及其应用

【摘要】:近年来,深度学习的快速发展和广泛应用使我们领略到人工智能给人们生活带来改变的巨大潜力,生成式对抗网络(GAN,generative adversarial network)作为一种生成式方法,通过对两个深度神经网络进行对抗训练并采用随机梯度下降实现优化,既避免了反复应用马尔可夫链学习机制所带来的配分函数计算,也无需变分下限或近似推断,从而大大提高了应用效率,对生成式模型的发展具有深远意义。GAN自提出后立刻受到人工智能学术界和工业界的广泛研究与高度关注,随着深度学习的技术发展,生成式对抗模型在理论和应用上得到不断推进。目前,GAN已在计算机视觉、语音和自然语言处理等领域中取得了应用成功。GAN虽然克服了传统生成式方法的一些问题,但是GAN也引入了新的问题,例如:训练过程中难以保证两个对抗的网络能够很好地平衡和同步,导致了GAN普遍存在训练不稳定的问题,此外,神经网络可解释性差以及模式坍塌等问题也是GAN的一般性问题。这些问题的研究和解决对促进GAN的应用起着关键作用。本文旨在探索不同学习范式下的GAN,并将不同范式下的理论研究应用于流速视频监测上。本文的主要工作和成果如下:1.针对有监督GAN的不足,提出了一种改进的有监督条件生成式对抗网络,将批量非对称目标图像作为判别器的条件变量,在充分利用条件变量有效控制生成过程的同时,批量目标领域的图像比单一的对称目标图像提供了更多先验知识,从而更好地引导生成分布逼近真实分布。此外,通过二元特征空间匹配同时学习深度层次化特征和像素特征,从而有效克服了以往有监督GAN中基于像素重构而导致的图像模糊的问题。在此基础上,提出一个适用于图像修补、语义分割、上色和去噪等多种不同图像处理任务的有监督通用架构。2.为使GAN适用于普遍存在的半监督应用场景,即存在少量标记样本和大量无标记样本,设计了一种半监督学习机制,针对有监督样本和无监督样本分别设立了专门通道。在有监督通道上,采用第3章提出的二元特征匹配对生成图像与真值进行监督训练,以同时学习目标领域图像的视觉特征和本真结构化特性,并通过将真实图像作为条件变量引入先验,从而更好地引导生成过程;在无监督通道上,通过一种聚类方法对无监督样本进行聚类,所得的簇划分结果是对生成图像所对应的目标图像的逼近,继而可作为条件变量用于有监督条件式对抗训练。3.准确的簇划分是半监督GAN的关键,因此,本文进一步有针对性地提出了一种适用于半监督GAN的聚类方法,基于自适应近邻进行图Laplacian学习,并将低维嵌入、特征选择和子空间聚类纳入同一框架,兼顾特征优选和簇结构学习,替换传统谱聚类算法先图Laplacian构建后谱分析求解的两级操作。4.为了提高无监督GAN训练过程稳定性,基于对偶学习构造一个从源领域到目标领域以及从目标领域到源领域跨领域学习的闭环,使得GAN即使在缺少人工干预和专业知识时也能进行有效的无监督学习。通过领域自适应训练迫使判别器学习具有判别性的隐层特征,并基于领域适应通过匹配联合分布而不是边缘分布进行全对抗训练,有效提高生成图像质量。5.将前面所提出的不同学习范式下的GAN,应用于基于视频监控的流速监测系统中,既是对所提出模型有效性的验证,又是对GAN的应用拓展。利用有监督的NPCGAN对雨天、大雪或浓雾等含噪水流图像进行去噪处理;利用无监督的DADualGAN对光线不足条件下拍摄的水流图像进行自动补光处理;并基于水面图像波纹特征与水流速度的对应关系,应用半监督的LRAFLGAN对实时水面图像进行流速区间识别,实现实时性强、成本低、可靠性高的流速监测。综上所述,本文主要贡献在于对最新的实用高效的深度学习模型GAN的理论和应用研究:分别探索有监督、半监督和无监督学习范式下的GAN,创新地提出了非对称条件变量、二元特征匹配等技术,并将领域适应学习和对偶学习等机制引入GAN的训练中,从而有效改善GAN训练不稳定的问题和提高GAN的生成质量;此外,还尝试将GAN拓展至智能优化调度系统中的实时流速监测应用中。

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