【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习，具体是基于kan生成器替换与无环性约束的神经对抗网络优化方法。
技术介绍
1、神经对抗网络是一种深度学习的框架，通过生成器和判别器的相互对抗过程来完成模型训练。传统的神经对抗网络虽然在图像生成、序列数据生成等领域取得了显著成果，但仍存在一些问题，如不稳定收敛、模式崩溃等。为了解决这些问题，可以引入新的正则化项、改进损失函数等。
2、kan神经对抗网络在准确性和可解释性方面优于传统的多层感知器，其使用样条函数作为激活函数，具有可学习的参数，能够更灵活地表示非线性关系。然而，kan神经对抗网络在实际应用中的可行性不足，生成数据的质量和多样性较差，覆盖的数据模式匮乏，并且其与多层感知器的比较结果也受限于不同参数或浮点运算数下的实验结果，训练过程的稳定性不足，且极易出现模式崩溃等现象。sam神经对抗网络是一种特定应用的神经对抗网络，具有独特的网络结构和损失函数，因此，可以将sam神经对抗网络的sam生成器替换为kan神经对抗网络的kan生成器。
3、因此，如何改进神经对抗网络的生成器部分和优化损失函数，提高神经对抗网络在生成任务中的性能和稳定性，成了如今亟需解决的问题。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提出了基于kan生成器替换与无环性约束的神经对抗网络优化方法，可以改进神经对抗网络的生成器部分和优化损失函数，提高神经对抗网络在生成任务中的性能和稳定性，广泛用于图像处理和序列数据生成领域。
2、为了达到上述目的，本专
3、本专利技术是基于kan生成器替换与无环性约束的神经对抗网络优化方法，包括如下步骤：
4、采集训练数据集，并对所述训练数据集进行预处理操作；
5、构建kan神经对抗网络和sam神经对抗网络，将所述sam神经对抗网络的sam生成器替换为所述kan神经对抗网络的kan生成器，并保持所述sam神经对抗网络的sam判别器不变；
6、设置无环线性约束项并引入至所述sam神经对抗网络对应的损失函数中；
7、基于预处理后的训练数据集，采用迭代更新方式训练所述sam神经对抗网络，并基于所述损失函数更新所述sam神经对抗网络的kan生成器和sam判别器的参数；
8、对训练完成的所述sam神经对抗网络的性能进行评估，并根据评估结果调整并优化所述sam神经对抗网络。
9、本专利技术的进一步改进在于：所述预处理操作具体包括：
10、对采集到的所述训练数据集进行清洗，即去除模糊、重复的训练数据；
11、基于高斯滤波算法去除所述训练数据集中的噪声；
12、采用直方图均衡化方法增强所述训练数据集的对比度；
13、对所述训练数据集进行归一化处理。
14、本专利技术的进一步改进在于：所述kan生成器采用b样条激活函数，所述b样条激活函数的数学公式为：
15、
16、式中，bi(x)表示第i个b样条激活函数在生成数据点x处的值；ai,k表示第i个b样条激活函数在阶数k时的激活系数；yi表示第i个b样条激活函数对应的节点位置；n表示第i个b样条激活函数的总阶数。
17、本专利技术的进一步改进在于：所述设置无环线性约束项并引入至所述sam神经对抗网络对应的损失函数中，具体包括：
18、设置所述kan生成器为g，将随机噪声向量z映射到所述生成数据点x上，即x＝g(z)；
19、所述无环线性约束项表示对所述生成数据点x之间的距离进行约束，所述无环线性约束项的数学公式为：
20、
21、式中，l表示无环线性约束项；n表示生成数据点的总数；zp表示第p个随机噪声向量；zq表示第q个随机噪声向量；d(g(zp)，g(zq))表示生成数据点g(zp)和g(zq)之间的距离；δ表示无环线性约束对应的正数阈值，用于控制生成数据点之间的最小距离；max()表示取最大值操作。
22、本专利技术的进一步改进在于：在所述sam神经对抗网络对应的损失函数中引入正则化项，并且所述正则化项与sam神经对抗网络的sam判别器的梯度相关；
23、设置所述sam判别器为d，将所述生成数据点x输入至所述sam判别器d，输出对应的标量值，即梯度惩罚项，所述梯度惩罚项的数学公式为：
24、
25、式中，t表示梯度惩罚项；λ表示正则化系数，用于控制梯度惩罚的强度；表示训练数据分布和生成数据分布之间的任意一个采样分布；表示采样分布中的采样数据点；表示sam判别器d在采样数据点处的梯度的l2范数。
26、本专利技术的进一步改进在于：所述基于预处理后的训练数据集，采用迭代更新方式训练所述sam神经对抗网络，并基于所述损失函数更新所述sam神经对抗网络的kan生成器和sam判别器的参数，具体包括：
27、基于所述损失函数计算所述sam神经对抗网络的kan生成器和sam判别器的参数的梯度；
28、基于所述梯度，采用adam优化算法更新所述sam神经对抗网络的kan生成器和sam判别器的参数，adam优化算法的更新公式如下所示：
29、mt＝β1mt-1+(1-β1)gt
30、vt＝β2vt-1+(1-β2)gt2
31、
32、
33、
34、式中，mt和mt-1分别表示当前时间步t和上一时间步t-1的梯度的一阶矩估计；vt和vt-1分别表示当前时间步t和上一时间步t-1的梯度的二阶矩估计；gt表示当前时间步t的梯度；β1和β2分别表示一阶矩估计和二阶矩估计对应的衰减率，分别用于控制一阶矩估计和二阶矩估计的偏差；η表示学习率，用于控制参数更新的步长；∈表示adam优化算法的稳定常数；θt和θt-1分别表示当前时间步t和上一时间步t-1的更新参数；和分别表示偏差修正后的当前时间步t的梯度的一阶矩估计和二阶矩估计。
35、本专利技术的进一步改进在于：所述对训练完成的所述sam神经对抗网络的性能进行评估，并根据评估结果调整并优化所述sam神经对抗网络，具体包括：
36、对于训练完成的所述sam神经对抗网络，评估所述sam神经对抗网络的性能，并监控所述sam神经对抗网络的损失函数的变化、生成数据的质量和sam判别器的准确性；
37、根据监控结果调整所述sam神经对抗网络的kan生成器和sam判别器的参数，优化所述sam神经对抗网络。
38、本专利技术的有益效果是：本专利技术提出了基于kan生成器替换与无环性约束的神经对抗网络优化方法，通过采集训练数据集，并对训练数据集进行预处理操作；构建kan神经对抗网络和sam神经对抗网络，将sam神经对抗网络的sam生成器替换为kan神经对抗网络的kan生成器，并保持sam神经对抗网络的sam判别器不变；设置无环线性约束项并引入至sam神经对抗网络对应的损失函数中；基于预处理后的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于KAN生成器替换与无环性约束的神经对抗网络优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于KAN生成器替换与无环性约束的神经对抗网络优化方法，其特征在于，所述预处理操作具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于KAN生成器替换与无环性约束的神经对抗网络优化方法，其特征在于，所述KAN生成器采用B样条激活函数，所述B样条激活函数的数学公式为：
4.根据权利要求1所述的基于KAN生成器替换与无环性约束的神经对抗网络优化方法，其特征在于，所述设置无环线性约束项并引入至所述SAM神经对抗网络对应的损失函数中，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于KAN生成器替换与无环性约束的神经对抗网络优化方法，其特征在于，在所述SAM神经对抗网络对应的损失函数中引入正则化项，并且所述正则化项与SAM神经对抗网络的SAM判别器的梯度相关；
6.根据权利要求1所述的基于KAN生成器替换与无环性约束的神经对抗网络优化方法，其特征在于，所述基于预处理后的训练数据集，采用迭代更新方式训练所述SAM神经对抗网络，并基于所述损失函
7.根据权利要求1所述的基于KAN生成器替换与无环性约束的神经对抗网络优化方法，其特征在于，所述对训练完成的所述SAM神经对抗网络的性能进行评估，并根据评估结果调整并优化所述SAM神经对抗网络，具体包括：
...【技术特征摘要】
1.基于kan生成器替换与无环性约束的神经对抗网络优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于kan生成器替换与无环性约束的神经对抗网络优化方法，其特征在于，所述预处理操作具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于kan生成器替换与无环性约束的神经对抗网络优化方法，其特征在于，所述kan生成器采用b样条激活函数，所述b样条激活函数的数学公式为：
4.根据权利要求1所述的基于kan生成器替换与无环性约束的神经对抗网络优化方法，其特征在于，所述设置无环线性约束项并引入至所述sam神经对抗网络对应的损失函数中，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于kan生成器替换与无环性约...
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