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申请/专利权人：中国人民大学
摘要：本发明涉及一种离散数据样本的迭代生成方法，包括：根据预设的训练样本进行训练，得到离散数据样本的噪声预测神经网络；根据所述噪声预测神经网络获得离散数据样本的采样过程中的噪声分布，并根据根据所述噪声预测神经网络对应的随机常微分方程，获得由所述噪声分布进行转移得到的数据分布；根据所述随机常微分方程进行采样，得到对应于所述数据分布的离散化数据样本。本方案可以降低计算复杂度，加快跟踪误差收敛速度。本发明能够针对离散数据的样本，采用有限的迭代步骤即可生成高质量的样本，显著节约计算资源。
主权项：1.一种离散数据样本的迭代生成方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设的训练样本进行训练，得到离散数据样本的噪声预测神经网络；根据所述噪声预测神经网络获得离散数据样本的采样过程中的噪声分布，并根据根据所述噪声预测神经网络对应的随机常微分方程，获得由所述噪声分布进行转移得到的数据分布；根据所述随机常微分方程进行采样，得到对应于所述数据分布的离散化数据样本。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民大学 一种离散数据样本的迭代生成方法
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