简介:深度学习包括监督学习、非监督学习和半监督学习。生成对抗网络GANs已经成为非监督学习中重要的方法之一,其相对于自动编码器和自回归模型等非监督学习方法具有能充分拟合数据、速度较快、生成样本更锐利等优点。GANs模型的理论研究进展很迅速,原始GANs模型通过MinMax最优化进行模型训练;条件生成对抗网络CGAN为了防止训练崩塌将前置条件加入输入数据;深层卷积生成对抗网络DCGAN提出了能稳定训练的网络结构,更易于工程实现;InfoGAN通过隐变量控制语义变化;EBGANAk-量模型角度给出了解释;ImprovedGAN提出了使模型训练稳定的五条经验;WGAN定义了明确的损失函数,对G&D的距离给出了数学定义,较好地解决了训练坍塌问题。GANs模型在图片生成、图像修补、图片去噪、图片超分辨、草稿图复原、图片上色、视频预测、文字生成图片、自然语言处理和水下图像实时色彩校正等各个方面获得了广泛的应用。
简介:用红外发光二极管和光电二极管组成的光耦合指套,放置在人身体的指尖部位,通过检测人体末梢组织在动脉舒张和收缩时对红外光的吸收度变化率,来检测人体动脉血压信号的异常。红外发射二极管的驱动采用PWM信号调制的恒流驱动,光电二极管接收穿透人体后的红外光并转换成微弱的电信号,再经过前置放大、倒相、压控二阶低通滤波、陷波电路、A/D转换等处理后,MCU从采集的数据中提取有关动脉血压信号的特征值,实现血压信号异常的无损连续监测。