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申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本发明公开了一种基于全局注意力生成对抗网络的海洋数据扩充方法，属于人工智能技术领域。本发明使用一种全新的全局注意力机制，通过在不同卷积层之间建立更为紧密的特征关联，以提高模型整体的表达能力；通过分析生成对抗网络过程中存在的梯度消失和训练不稳定性，有针对性的对网络进行优化，提升网络；改进网络结构和损失函数来解决训练不稳定问题，在生成器和判别器中加入残差模块来避免增加网络深度而导致的梯度消失。本发明通过构建基于全局注意力生成对抗网络进行海洋气象数据的生成工作，解决了海洋气象数据匮乏的问题，从而为海洋系统的研究提供更为可靠的数据支持。
主权项：1.一种基于全局注意力生成对抗网络的海洋数据扩充方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集海洋数据；S2：构建全局注意力机制，包括通道子注意力模块和空间子注意力模块；S3：设计基于注意力模块的生成器，包括全连接层，残差模块，注意力模块和反卷积模块；首先由全连接层和卷积层生成低维数据，再通过一个残差模块和反卷积模块，最后再通过残差模块、全局注意力模块和反卷积模块增强模型的感受野；S4：设计基于注意力模块的判别器，包括卷积模块、残差模块和全连接层；判别器对输入的合成数据和真实数据通过卷积模块和残差模块提取特征，最后经过两个全连接层输出模型的判断结果；S5：利用所述基于注意力模块的生成器和基于注意力模块的判别器构建GAM-GAN网络，并对该网络进行训练；S6：利用训练好的GAM-GAN网络生成海洋数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 基于全局注意力生成对抗网络的海洋数据扩充方法
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