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文档简介

进展判别器(Discriminator)两个部分。生成器负责生成电磁信息样本，1.1研究背景要的研究领域。生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,简称GAN)作为一种新兴的深度学习模型，近年来在图像、音频等领有特定特征的电磁信号数据，以模拟实际环境中的目标设备；同时，1.2研究意义1.3研究内容与方法一种深度学习模型，由IanGoodfellow于2014年提出。从而实现对信号数据。它通过学习一个连续可微的映射函数G(z),将噪声向量z映射到目标空间中的电磁信号数据x。训练过程中成器生成的数据。它通过学习一个二值化映射函数D(x),将电磁信号数据x映射到01之间的概率值。训练过程中，判别器不断优化自己2.2GAN模型结构2014年提出。它包括两个神经网络：生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器负责生成数据，而判别器负责判断生成的编码器(Encoder):将输入噪声向量z编码为一个低维表示，通常个连续的向量x_mean和一个均值向量x_logvar。采样层(Sampler):从标准正态分布中采样得到一个新的噪声向声向量z相同维度的张量x_gen。入噪声向量z相同维度的张量x_rec。损失函数(LossFunction):计算判别器优化器(Optimizer):根据损失函数更新生成器和判别器的参数。3.2电磁信号识别如EMGGAN、EMWGAN等，这些数据集为电磁信号识别提供了有力征，研究人员们提出了多种损失函数，如Wasserstein距离损失、3.3电磁信号优化4.2多目标学习算法抗网络中。一种常用的方法是加权和方法(weightedsummethod)。后通过优化算法求解最优解。还有基于遗传算法(geneticalgorithm)这些多目标学习算法在电磁信息智能控制的生成对抗网络研究4.3正则化技术正则化技术在面向电磁信息智能控制的生成对抗网络研究中发面向电磁信息智能控制的生成对抗网络研究具有广阔的应用前5.1研究方向5.2应用前景面向电磁信息智能控制的生成对抗网络研究具有广泛的应用前生成对抗网络的基本原理和结构：通过对生成器(Generator)和判别器(Discrim

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