王国栋
- 作品数：4 被引量：9H指数：2
- 供职机构：西南大学计算机与信息科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 一种基于网络分析的语义冗余发现方法被引量：1
- 2017年
- 以农业AGROVOC本体为例,结合语义万维网推理机制定性分析冗余信息产生原因,利用复杂网络分析方法量化推理过程中产生的冗余,进而确定本体中的核心概念,解决推理冗余问题。实验表明,复杂网络分析方法可从定量角度找出核心节点及导致推理产生冗余的边,并揭示了语义冗余引起的推理效率降低问题。为优化本体设计、提高推理效率提供了一种新的可行方法。
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- 关键词：复杂网络冗余
- 生成式对抗网络的不稳定性分析及其处理技术被引量：5
- 2021年
- 生成式对抗网络(generative adversarial networks,GANs)训练的不稳定性问题一直是GANs研究领域最具挑战性的问题之一.目前,仍未从理论上找到影响GANs训练稳定性的根本原因及有效的解决办法.本文通过理论分析发现,GANs训练的不稳定性主要是由于训练最优判别器与最小化生成器之间相互矛盾所致.经逐步分析得出,控制判别器的Lipschitz常数是解决GANs不稳定性问题的关键,进而提出一种有针对性的梯度惩罚技术来解决此问题.最后,本文从损失函数的振荡幅度(收敛性)、梯度总体变化趋势,以及网络整体性能3个方面进行了全面对比实验.结果显示,本文所提出的惩罚技术对处理GANs训练的不稳定性问题具有显著的效果.
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- 关键词：LIPSCHITZ常数
- 基于一种条件熵距离惩罚的生成式对抗网络被引量：2
- 2021年
- 生成高质量的样本一直是生成式对抗网络(generative adversarial networks,简称GANs)领域的主要挑战之一.鉴于此,利用条件熵构建一种距离,并将此直接惩罚于GANs生成器目标函数,在尽可能保持熵不变的条件下,迫使生成分布逼近目标分布,从而大幅度地提高网络生成样本的质量.除此之外,还通过优化GANs的网络结构以及改变两个网络的初始化策略,以进一步提高GANs的训练效率.在多个数据集上的实验结果显示,所提出的算法显著提高了GANs生成样本的质量;尤其是在CIFAR10、STL10和Celeb A数据集上,将最佳的FID值从20.70、16.15、4.65分别降低到14.02、12.83、3.22.
- 谭宏卫王国栋周林勇张自力
- 关键词：网络结构图像生成
- 突发事件下集群行为可视化分析被引量：1
- 2016年
- 以2011年东日本大地震时推特以及NGO救援组织发布的数据为研究对象,利用可视化技术呈现推特用户区域行为异构性和情绪变化特征,以及在突发事件过程中NGO捐赠的集群行为特点,为突发事件应急管理提供有效的决策支持.
- 王国栋高超张自力
- 关键词：突发事件可视化复杂网络NGO
