Dec, 2023

NSL-KDD 数据探索和增强分析：基于深度生成对抗网络提高极限梯度提升算法在网络攻击分类中的性能

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TL;DR该研究提出了使用深度生成对抗网络（GANs）增强 NSL-KDD 数据集，并提高 eXtreme Gradient Boosting（XGBoost）在 NSL-KDD 数据集上对网络攻击分类的效果，结果显示，使用 XGBoost 模型结合 GAN 的数据增强，准确率可达 99.78%。
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发现论文，激发创造
  • 利用生成对抗网络进行数据增强

    本文提出了使用生成对抗网络（GAN）生成机器学习任务的人工训练数据，以解决样本不平衡问题与个人隐私数据问题，在多个基准数据集上测试表明，使用 GAN 生成的训练数据进行决策树分类器训练可以取得与使用原始数据集训练 DT 相同或更好的准确性和召回率.

    Apr, 2019

  • 远程感知图像中的数据增强和适应的条件生成对抗网络

    使用 GAN 将给定的标记遥感图像拓展成更大的数据集并评测其对于物体检测任务的性能提升。

    Aug, 2019

  • 使用 Wasserstein 生成对抗网络通过数据增强改进 Android 恶意软件检测

    基于生成对抗网络 (GANs) 的数据增广和 Android 恶意软件检测，本研究通过利用 GAN 生成的数据来训练一个检测 Android 恶意软件的模型，并通过创建图像表示从现有数据集提取的特征，利用 GAN 生成逼真的灰度图像数据集，用于训练卷积神经网络 (CNN) 以识别先前未见的 Android 恶意软件应用程序，取得了 1.5% 到 7% 不等的分类模型性能显著提升，F1 得分达到了 97.5%。

    Mar, 2024

  • 数据增强生成对抗网络

    本文提出了一种用于数据增强的生成对抗网络 (DAGAN) 模型，其可帮助神经网络在数据不足的情况下提高泛化能力，实验结果显示在 Omniglot、EMNIST 以及 VGG-Face 数据集中，使用 DAGAN 后精度显著提高，我们同时还使用 DAGAN 增强了匹配网络 (Matching Networks) 的性能。

    Nov, 2017

  • 增强社交网络广告预测的数据增强比较研究

    通过生成模型的数据增强方法，本研究在社交网络广告领域解决了受限数据集及潜在偏差的问题，提升了模型性能，并提供了多个数据增强技术的相对表现对比，以指导从业者选择适合的技术来增强模型性能。

    Apr, 2024

  • GAN 增强：使用生成对抗网络进行训练数据增强

    本文使用生成式对抗网络（GAN）生成的合成数据来增加医学成像训练数据集的样本数量，从而提高监督式机器学习算法对图像分割任务的性能。

    Oct, 2018

  • 基于 GAN 的胸部 X 光分类数据增强

    本文探讨了在医疗领域电脑视觉技术中普遍存在的数据样本数量不足和分类失衡的问题，并通过使用生成对抗网络技术来增强数据集以改善网络性能，结果表明这种方法适用于低数据的情况，是值得进一步研究的领域。

    Jul, 2021

  • 使用生成对抗网络进行低资源情感分析的数据增强

    本文介绍使用生成式对抗网络 (GANs) 模型进行数据增强以改善情感分类器泛化能力的方法，通过对资源有限数据集训练 GAN 模型，并探索不同技术进行 GAN 模型训练，并分析了生成数据的质量以及使用 t-SNE 方法在二维空间中对生成数据和实际数据的可视化分析。

    Feb, 2019

  • 使用生成对抗网络进行数据中心多元情景预测的数据增强

    本文探讨了利用生成对抗网络 (GANs) 进行时序数据的合成预测，从而实现在数据中心 (Data Center) 中生成大量可供人工智能算法使用的合成数据的目标，同时提出了通过综合考虑 Kullback-Leibler 散度和均方误差这两个新测量指标来验证合成时间序列的方法，并通过实际数据进行验证。该研究能帮助优化数据中心的能源消耗，而所提出的方法也可应用于类似的时间序列问题。

    Jan, 2022

  • 移动众感知中基于生成对抗网络的对抗任务检测

    本文提出了一种基于 GAN 的模型，通过将 GAN 判别器与二元分类器相结合，预防对手伪造任务，从而检测智能设计的非法传感服务请求。模拟结果表明，与单层二元分类器相比，提出的方法将对抗攻击检测率从 0% 提高到 97.5%，提高了三个二元分类器的原始攻击检测率。

    Feb, 2022