Det är viktigt att använda deep-learning algoritmer baserade på big data för genomförandet av den nya generationen av artificiell intelligens. Effektivt utnyttjande av djupinlärning bygger i hög grad på antalet märkta prover, vilket begränsar tillämpningen av djupinlärning i en miljö med en liten provstorlek. I detta dokument föreslår vi en strategi baserad på ett generativt kontradiktoriskt nätverk (GAN) kombinerat med ett djupt neuralt nätverk (DNN). Först delades de ursprungliga proverna in i ett träningsset och ett testset. GAN tränades med träningssetet för att generera syntetiska provdata, som förstorade träningssetet. Därefter utbildades DNN-klassaren med de syntetiska proverna. Slutligen testades klassificeringsanordningen med testuppsättningen, och effektiviteten hos metoden för multiklassificering med en liten urvalsstorlek validerades av indikatorerna. Som ett empiriskt fall användes sedan metoden för att identifiera stadierna av cancer med en liten märkt provstorlek. De experimentella resultaten bekräftade att det föreslagna tillvägagångssättet uppnådde större noggrannhet än traditionella metoder. Denna forskning var ett försök att omvandla den klassiska klassificeringsmetoden för maskininlärning baserad på originalprover till en djupinlärningsmetod baserad på dataförstärkning. Användningen av detta tillvägagångssätt kommer att bidra till en utvidgning av tillämpningsscenarierna för den nya generationen artificiell intelligens som bygger på fördjupat lärande och till en ökad tillämpningseffektivitet. Denna forskning förväntas också bidra till ett omfattande främjande av ny generations artificiell intelligens.
Liu m.fl. REF-syntetiserade HCC-prover med hjälp av ett tillvägagångssätt baserat på ett generativt kontraarialt nätverk (GAN) kombinerat med ett djupt neuralt nätverk.
Wasserstein GAN-Based Small-Sample Augmentation for New-Generation Artificial Intelligence: A Case Study of Cancer-Staging Data in Biology
{'venue': None, 'journal': 'Engineering', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Engineering']}