循环编码生成对抗网络在小样本辨识中的应用

"该文档介绍了一种基于循环编码生成对抗网络的小样本辨识方法，旨在解决特殊领域中因小样本数据不足导致的分类难题。通过循环编码，将小样本的深层信息转化为隐向量，再利用循环生成对抗网络生成扩充样本，并通过极限学习机进行训练和识别。实验证明，这种方法在准确性和鲁棒性上优于传统方法，如生成对抗网络、深度信念网络和合成少数类过采样技术。" 正文: 在当前的机器学习领域，尤其是在深度学习中，大量的训练数据通常被视为取得高精度模型的关键。然而，在某些特定领域，如医疗诊断、罕见病研究或航天器故障预测等，由于样本数量有限，传统的大量数据驱动方法可能无法有效应用。为此，提出了一种新的小样本辨识方法——基于循环编码生成对抗网络(Cyclic Coding Generative Adversarial Network, CC-GAN)。 首先，该方法的核心在于对小样本数据进行混叠循环编码。这种编码方式能够提取并保留样本的深层特征，将其转化为隐向量。隐向量包含了小样本的内在信息，为后续的样本扩展提供了基础。循环编码通过对原始数据进行数学操作，使得信息在编码过程中不易丢失，同时保持了数据的结构性质。 其次，构建了一个循环生成对抗网络模型。生成对抗网络(GAN)由两个部分组成：生成器(G)和判别器(D)，它们在对抗性训练中互相博弈。生成器试图伪造逼真的新样本，而判别器则试图区分真实样本与伪造样本。在CC-GAN中，这个框架被扩展以适应小样本环境，生成器利用编码后的隐向量生成新的、具有代表性的样本，以增加训练数据的多样性。 接着，极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)被引入作为识别模型。ELM是一种快速且有效的单隐藏层前馈神经网络，其权重是随机初始化的，并且在训练过程中无需进行反向传播。通过这种方式，训练过程简化，且能够在小样本情况下快速达到较好的识别效果。 实验部分，作者将提出的CC-GAN模型与其他传统方法进行了对比，包括生成对抗网络(GAN)、深度信念网络(Deep Belief Network, DBN)以及合成少数类过采样技术(Synthetic Minority Over-sampling Technique, SMOTE)。结果显示，CC-GAN在小样本辨识的准确性和稳定性上均表现优越，证明了其在处理小样本问题时的有效性和优势。 基于循环编码生成对抗网络的小样本辨识方法提供了一种新的策略来应对小样本数据的挑战，它通过编码、生成和识别三个步骤，提升了模型在有限数据下的学习能力和泛化能力。这种方法不仅在理论上有创新，而且在实际应用中显示出了良好的性能，对于需要处理小样本问题的领域具有重要的参考价值。