面向電磁信息智能控制的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)研究進(jìn)展

進(jìn)展判別器(Discriminator)兩個(gè)部分。生成器負(fù)責(zé)生成電磁信息樣本，1.1研究背景要的研究領(lǐng)域。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GenerativeAdversarialNetworks,簡(jiǎn)稱GAN)作為一種新興的深度學(xué)習(xí)模型，近年來(lái)在圖像、音頻等領(lǐng)有特定特征的電磁信號(hào)數(shù)據(jù)，以模擬實(shí)際環(huán)境中的目標(biāo)設(shè)備；同時(shí)，1.2研究意義1.3研究?jī)?nèi)容與方法一種深度學(xué)習(xí)模型，由IanGoodfellow于2014年提出。從而實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)數(shù)據(jù)。它通過(guò)學(xué)習(xí)一個(gè)連續(xù)可微的映射函數(shù)G(z),將噪聲向量z映射到目標(biāo)空間中的電磁信號(hào)數(shù)據(jù)x。訓(xùn)練過(guò)程中成器生成的數(shù)據(jù)。它通過(guò)學(xué)習(xí)一個(gè)二值化映射函數(shù)D(x),將電磁信號(hào)數(shù)據(jù)x映射到01之間的概率值。訓(xùn)練過(guò)程中，判別器不斷優(yōu)化自己2.2GAN模型結(jié)構(gòu)2014年提出。它包括兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：生成器(Generator)和判別器(Discriminator)。生成器負(fù)責(zé)生成數(shù)據(jù)，而判別器負(fù)責(zé)判斷生成的編碼器(Encoder):將輸入噪聲向量z編碼為一個(gè)低維表示，通常個(gè)連續(xù)的向量x_mean和一個(gè)均值向量x_logvar。采樣層(Sampler):從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布中采樣得到一個(gè)新的噪聲向聲向量z相同維度的張量x_gen。入噪聲向量z相同維度的張量x_rec。損失函數(shù)(LossFunction):計(jì)算判別器優(yōu)化器(Optimizer):根據(jù)損失函數(shù)更新生成器和判別器的參數(shù)。3.2電磁信號(hào)識(shí)別如EMGGAN、EMWGAN等，這些數(shù)據(jù)集為電磁信號(hào)識(shí)別提供了有力征，研究人員們提出了多種損失函數(shù)，如Wasserstein距離損失、3.3電磁信號(hào)優(yōu)化4.2多目標(biāo)學(xué)習(xí)算法抗網(wǎng)絡(luò)中。一種常用的方法是加權(quán)和方法(weightedsummethod)。后通過(guò)優(yōu)化算法求解最優(yōu)解。還有基于遺傳算法(geneticalgorithm)這些多目標(biāo)學(xué)習(xí)算法在電磁信息智能控制的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)研究4.3正則化技術(shù)正則化技術(shù)在面向電磁信息智能控制的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)研究中發(fā)面向電磁信息智能控制的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)研究具有廣闊的應(yīng)用前5.1研究方向5.2應(yīng)用前景面向電磁信息智能控制的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)研究具有廣泛的應(yīng)用前生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的基本原理和結(jié)構(gòu)：通過(guò)對(duì)生成器(Generator)和判別器(Discrim