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申请/专利权人：D5AI有限责任公司
摘要：机器学习数据生成器使用附加的目标来避免生成与任何先前已知的数据示例过于相似的数据。这可以防止剽窃或简单复制现有数据示例，从而增强生成器有效生成新数据的能力。将生成对抗网络GAN学习作为零和博弈的混合策略极小极大解，解决了GAN学习的收敛性和稳定性问题，而不会出现模式崩溃。
主权项：1.一种计算机实现的方法，包括：用包括一组处理器核的计算机系统训练机器学习真实与生成判别器来判别从数据生成器输出的图像是真实的还是生成的；用计算机系统通过机器学习训练多类别分类器，使得多类别分类器的目标输出包括用于多个分类类别中的每个的目标激活级别；以及用计算机系统通过机器学习训练机器学习数据生成器，其中训练所述机器学习数据生成器包括用多个共同目标通过机器学习来训练所述机器学习数据生成器以生成图像，其中所述多个共同目标包括：第一目标，所述机器学习数据生成器生成机器学习真实与生成判别器分类为真实的图像作为输出模式；第二目标，其不同于所述第一目标，其中第二目标对于在输出模式的最近邻候选模式集中的最近邻候选模式的阈值距离内的输出模式，对数据生成器的成本函数施加惩罚；和第三目标，其不同于第一和第二目标，其中所述第三目标包括来自多类别分类器的多目标的目标，使得来自所述机器学习数据生成器的输出模式与所述多类别分类器的训练数据不匹配。
全文数据：
权利要求：
百度查询： D5AI有限责任公司 深度学习中的多目标生成器
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