【摘 要】
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为了解决零和博弈(Zero-sum Game)的GAN(Generative Adversarial Networks)模型中传统对抗性神经网络的判别器损失值过高问题,改进了对抗性神经网络的代价函数.在零和博弈的非完备信息中,由于博弈对抗的生成器与判别器双方互知的MNIST数字图像信息是有限的,为了恰当的分析出博弈过程中某种因素在对抗中的作用,代价函数在零和博弈对抗神经网络中显得尤为重要.对零和博弈对抗环境中的代价函数选择与性能评价进行相关研究,进而实现获取较大优势的零和博弈.实验表明:改进型对抗性神经网
【机 构】
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北京理工大学自动化学院,复杂系统智能控制与决策国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018AAA0101000,2017YFF0205306),国家自然科学基金(61621063)。
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为了解决零和博弈(Zero-sum Game)的GAN(Generative Adversarial Networks)模型中传统对抗性神经网络的判别器损失值过高问题,改进了对抗性神经网络的代价函数.在零和博弈的非完备信息中,由于博弈对抗的生成器与判别器双方互知的MNIST数字图像信息是有限的,为了恰当的分析出博弈过程中某种因素在对抗中的作用,代价函数在零和博弈对抗神经网络中显得尤为重要.对零和博弈对抗环境中的代价函数选择与性能评价进行相关研究,进而实现获取较大优势的零和博弈.实验表明:改进型对抗性神经网
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