生成式对抗网络在抑郁症分类中的应用
生成对抗网络gan的原理与应用专题
生成对抗网络(GAN)的原理与应用专题1. 介绍生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，于2014年由Ian Goodfellow等人提出[1]。
GAN由生成器和判别器两个神经网络组成，通过对抗训练的方式来提高生成器的性能。
生成器负责生成与输入数据相似的样本，而判别器则负责判断生成的样本是否真实。
GAN在图像生成、文本生成、图像风格迁移等领域取得了很多突破性的进展。
2. GAN的原理GAN的核心思想是通过两个神经网络相互博弈的方式进行训练。
生成器网络接受一个随机输入（通常是噪声向量），并生成一个与输入数据相似的样本。
判别器网络则负责判断输入样本是真实数据（来自训练集）还是生成数据（来自生成器）。
生成器和判别器网络以对抗的方式进行优化，即生成器希望生成的样本能够骗过判别器，而判别器则希望能够准确地区分真实样本和生成样本。
GAN的训练过程可以用以下步骤概括： 1. 从噪声分布中随机采样一批噪声向量。
2. 使用生成器生成一批样本。
3. 将真实样本和生成样本混合在一起，构成一个训练集。
4. 随机打乱训练集的顺序。
5. 使用判别器对训练集中的样本进行分类，计算真实样本和生成样本的损失。
6. 使用反向传播算法更新判别器的参数，使其更好地区分真实样本和生成样本。
7. 固定判别器的参数，更新生成器的参数，使其生成的样本更能骗过判别器。
8. 重复步骤2-7直到达到预定的训练次数或损失收敛。
3. GAN的应用领域GAN在许多领域都得到了广泛应用，下面介绍几个典型的应用案例。
3.1 图像生成GAN在图像生成领域取得了重要的突破，能够生成逼真的图像。
以DCGAN （Deep Convolutional GAN）为例，它是在原始GAN的基础上引入了卷积神经网络，提高了生成器和判别器的性能。
通过训练，DCGAN能够生成具有真实感的图像，如人脸、街景等。
3.2 图像风格转换GAN还可以用于图像风格迁移。
通过将生成器训练成将一个输入图像转换为另一个风格的图像，可以实现图像的风格转换。
生成对抗网络在推荐系统和个性化推荐中的应用
生成对抗网络在推荐系统和个性化推荐中的应用生成对抗网络（GAN）是一种由生成器和判别器组成的神经网络框架，近年来在各个领域取得了显著的成果。
在推荐系统和个性化推荐领域，GAN也被广泛应用，为用户提供更准确、个性化的推荐服务。
本文将探讨GAN在推荐系统和个性化推荐中的应用，并对其研究进行深入分析。
一、引言随着互联网的快速发展，人们面临着信息过载的问题。
为了解决这一问题，推荐系统应运而生。
传统的推荐系统主要基于协同过滤、内容过滤等方法，但这些方法存在着冷启动问题、数据稀疏问题等限制。
而生成对抗网络作为一种新兴技术，在解决这些问题上展现出了巨大潜力。
二、GAN在推荐系统中的应用1. 生成用户兴趣模型传统的协同过滤方法主要基于用户行为数据进行模型训练，但由于数据稀疏和冷启动问题，很难准确地捕捉到用户兴趣。
而GAN可以通过生成器模块来学习用户潜在空间，并通过判别器模块来评估生成的用户兴趣模型的真实性。
通过这种方式，GAN可以生成更准确的用户兴趣模型，从而提高推荐系统的准确性。
2. 生成推荐内容传统的推荐系统主要基于内容过滤方法，但这种方法往往无法准确地捕捉到用户对于推荐内容的喜好。
而GAN可以通过生成器模块来学习推荐内容的潜在空间，并通过判别器模块来评估生成的推荐内容的真实性。
通过这种方式，GAN可以生成更符合用户喜好的推荐内容，从而提高个性化推荐效果。
3. 解决冷启动问题冷启动问题是指在新用户或新物品进入系统时，由于缺乏足够数据无法准确进行个性化推荐。
传统方法往往采用基于流行度或随机选择等策略进行冷启动推荐，但效果有限。
而GAN可以通过生成器模块和判别器模块合作学习新用户或新物品的潜在空间，并生成对应个性化信息。
通过这种方式，GAN可以解决冷启动问题，并提供更精准、个性化的推荐服务。
三、GAN在个性化推荐中面临挑战尽管GAN在推荐系统和个性化推荐中有着广泛的应用前景，但仍然面临着一些挑战。
1. 数据稀疏和冷启动问题GAN在解决冷启动问题上取得了一定的成果，但仍然面临数据稀疏和冷启动问题。
生成对抗网络的常见问题及解决方法-七
生成对抗网络的常见问题及解决方法-七生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由两个神经网络组成，分别是生成网络和判别网络。
生成网络负责生成新的数据样本，而判别网络则负责对这些数据样本进行分类，判断其真伪。
这两个网络相互对抗，通过不断的训练，生成对抗网络可以生成逼真的数据样本，比如图像、文本等。
然而，生成对抗网络在实际应用中也存在一些常见问题，下面将分析这些问题并提出解决方法。
1. 模式崩溃模式崩溃是指生成对抗网络在训练过程中出现的现象，即生成网络产生大量相似的样本，缺乏多样性。
这种情况通常发生在初始阶段，生成网络还没有学习到足够多的样本，导致输出的样本过于单一。
解决方法：对抗生成网络的训练需要耐心和持续的优化。
可以采用一些技巧来缓解模式崩溃，比如增加生成网络的复杂度，使用更多的训练数据，或者调整网络的超参数。
另外，可以引入正则化项来限制模式崩溃的发生，保持生成网络输出样本的多样性。
2. 训练不稳定生成对抗网络的训练过程往往不够稳定，容易出现模式震荡、梯度消失等问题。
这些问题会导致生成网络无法收敛，或者在训练过程中出现不稳定的情况。
解决方法：为了提高训练的稳定性，可以采用一些改进的生成对抗网络结构，比如DCGAN、WGAN等。
另外，可以使用一些优化算法来稳定训练过程，比如Adam优化算法。
此外，合适的学习率调度和批量标准化等技术也可以帮助提高训练的稳定性。
3. 模式崭新模式崭新是指生成对抗网络在生成样本时出现的问题，即生成的样本与训练数据中的样本相差较大，缺乏逼真性。
解决方法：为了解决模式崭新问题，可以采用一些改进的生成网络结构，比如CGAN、InfoGAN等。
这些模型在生成样本时会考虑更多的条件信息，从而提高生成样本的逼真性。
另外，可以采用一些对抗性训练的方法，比如GAN的变种模型，来提高生成样本的质量。
4. 评估困难生成对抗网络的训练通常需要依赖人工评估生成样本的质量，但是这种评估方法通常不够客观和准确，容易受到主观因素的影响。
了解生成对抗网络(GAN)的原理和应用场景
了解生成对抗网络（GAN）的原理和应用场景生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是一种机器学习模型，由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。
GAN的目标是通过让生成器和判别器相互对抗来提高生成器生成的样本的质量。
一、GAN的原理GAN的基本原理是通过对抗学习的方式训练生成器和判别器。
生成器的任务是从随机噪声中生成尽可能逼真的样本，而判别器的任务是判断一个样本是来自真实数据集还是由生成器产生。
具体来说，生成器接收一个随机噪声向量作为输入，并将其转换为一个与真实数据相似的样本。
判别器接收一个样本作为输入，并输出该样本来自真实数据集的概率。
生成器和判别器通过对抗学习的方式进行迭代训练，生成器试图欺骗判别器，生成更加真实的样本，而判别器则试图辨别出生成的样本。
二、GAN的应用场景1. 图像生成GAN在图像生成任务中取得了很大的成功。
生成器可以从噪声中生成逼真的图片，如逼真的人脸、自然风景等。
GAN还可以用于图像超分辨率，即从低分辨率图像生成高分辨率图像。
2. 数据增强GAN可以用于数据增强，通过对真实数据进行少量的扰动和变换生成更多的训练样本。
这些生成的样本可以提高训练的泛化能力和鲁棒性。
3. 语音合成GAN可以用于语音合成，生成逼真的说话声音。
通过训练生成器，可以使合成的语音达到接近真实语音的水平。
4. 强化学习GAN可以与强化学习相结合，用于生成虚拟环境中的训练数据。
生成器可以生成逼真的环境和状态，而判别器可以评估生成的状态的好坏，从而对生成器进行优化。
5. 动态物理模拟GAN可以用于动态物理模拟，生成逼真的物理场景和运动轨迹。
这在游戏开发和虚拟现实领域有着广泛的应用。
三、GAN的挑战和未来发展尽管GAN已经在许多领域取得了显著的成果，但它仍面临一些挑战。
其中一个挑战是模式坍塌问题，即生成器输出的样本变得相似度太高，缺乏多样性。
如何利用生成式对抗网络进行个性化推荐系统的构建
生成式对抗网络（GAN）是一种用于生成模拟数据的机器学习技术。
近年来，它在各个领域都取得了巨大的成功，包括图像生成、自然语言处理等。
在个性化推荐系统领域，利用生成式对抗网络构建个性化推荐系统也成为了一种新的趋势。
一、生成式对抗网络（GAN）简介生成式对抗网络由生成网络（Generator）和判别网络（Discriminator）组成。
生成网络负责生成伪造的数据，判别网络则负责区分真实数据和伪造数据。
两个网络通过对抗训练的方式不断提升自身，最终生成网络可以生成与真实数据相似的数据。
在个性化推荐系统中，生成式对抗网络可以被用来生成用户的兴趣特征，从而提供个性化的推荐。
二、生成式对抗网络在个性化推荐系统中的应用个性化推荐系统的核心是理解用户的兴趣和需求，并根据这些信息推荐合适的内容。
传统的个性化推荐系统通常基于用户的历史行为和兴趣标签来进行推荐。
然而，这种方法往往忽视了用户潜在的兴趣，导致推荐结果的精准度和多样性不足。
生成式对抗网络可以通过学习用户的历史行为和兴趣标签来生成用户的潜在兴趣特征，从而提高推荐系统的个性化程度。
生成网络可以根据用户的历史行为和兴趣标签生成用户的兴趣特征向量，而判别网络可以根据用户的实际行为来判断生成的兴趣特征向量的准确性。
通过不断的对抗训练，生成网络可以不断提升生成的兴趣特征向量的准确度，从而提高个性化推荐系统的效果。
三、如何构建基于生成式对抗网络的个性化推荐系统构建基于生成式对抗网络的个性化推荐系统需要进行以下步骤：1. 数据准备：首先需要准备用户的历史行为数据和兴趣标签数据。
这些数据可以包括用户的点击记录、购买记录、评分记录，以及用户的兴趣标签等。
2. 构建生成网络：生成网络可以采用多层神经网络结构，输入用户的历史行为和兴趣标签数据，输出用户的兴趣特征向量。
生成网络可以通过对抗训练不断提升生成的兴趣特征向量的准确度。
3. 构建判别网络：判别网络可以采用多层神经网络结构，输入用户的实际行为数据和生成的兴趣特征向量，输出这两者之间的相似度。
生成对抗网络的神经网络结构分析
生成对抗网络（GAN）是一种由两个神经网络组成的模型，其中一个网络生成新的数据，而另一个网络对这些数据进行评估。
这一模型被广泛应用于图像生成、自然语言处理以及其他领域。
本文将分析生成对抗网络的神经网络结构，并讨论其在现实生活中的应用。
首先，我们来看看生成对抗网络的基本结构。
GAN由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个神经网络组成。
生成器负责生成数据，而判别器负责对生成的数据进行评估。
生成器接收一个随机向量作为输入，并输出一个与原始数据相似的新数据。
判别器则接收原始数据和生成器生成的数据，并尝试区分哪些数据是真实的，哪些是生成的。
这两个网络相互博弈，通过不断优化参数，最终实现生成高质量的数据。
在生成对抗网络中，生成器和判别器的结构是至关重要的。
生成器通常由多层神经网络组成，包括全连接层、卷积层和反卷积层。
全连接层用于将输入向量映射到中间表示，而卷积层和反卷积层则用于处理图像数据，提取特征并生成新的图像。
生成器的结构决定了生成的数据的质量和多样性，因此需要进行精心设计和调优。
判别器的结构也是生成对抗网络的关键组成部分。
判别器通常由卷积层和全连接层组成，用于从图像中提取特征，并判断输入的数据是真实的还是生成的。
判别器需要具有足够的判别能力，以区分生成的数据和真实的数据，同时还需要具有一定的鲁棒性，避免过拟合和对抗样本的影响。
除了生成器和判别器，生成对抗网络中还包括一些辅助组件，如噪声输入、损失函数和优化器。
噪声输入用于生成器的输入向量，为生成数据引入一定的随机性，增加数据的多样性。
损失函数用于衡量生成器和判别器的性能，通常使用对抗损失和辅助损失来优化网络参数。
优化器则用于更新网络参数，使生成器和判别器不断优化，提高模型的性能。
生成对抗网络的神经网络结构在现实生活中有着广泛的应用。
在计算机视觉领域，GAN被用于图像生成、超分辨率重建以及图像修复。
通过训练生成器和判别器，可以实现从随机向量生成逼真的人脸图像、风景图片等。
生成式对抗网络GAN的研究进展与展望
生成式对抗网络GAN的研究进展与展望一、本文概述生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是近年来深度学习领域最具创新性和影响力的技术之一。
自2014年由Ian Goodfellow等人首次提出以来，GAN已在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、游戏等多个领域取得了显著的成果。
GAN通过构建一个生成器和一个判别器的对抗过程，使得生成器能够生成尽可能接近真实数据的假数据，而判别器则尽可能准确地判断输入数据是真实还是生成的。
这种对抗性训练过程不仅提高了生成样本的质量和多样性，也推动了深度学习在生成模型领域的发展。
本文旨在全面综述GAN的研究进展，分析其在不同领域的应用现状，并展望未来的发展趋势。
我们将回顾GAN的基本原理和发展历程，介绍其基本框架和经典模型。
我们将重点分析GAN在计算机视觉领域的最新研究成果，包括图像生成、图像编辑、图像超分辨率等方面的应用。
我们还将探讨GAN在自然语言处理、语音识别、游戏等其他领域的应用情况。
我们将对GAN的研究前景进行展望，分析未来可能的研究方向和挑战。
通过本文的综述，我们希望能够为读者提供一个全面而深入的了解GAN的窗口，同时激发更多研究者和开发者对GAN的研究兴趣和应用热情。
我们相信，随着技术的不断进步和创新，GAN将在未来的领域发挥更加重要的作用。
二、GAN的研究进展自2014年Ian Goodfellow等人首次提出生成式对抗网络（GAN）以来，这一领域的研究取得了显著的进展。
GAN的基本原理是通过构建两个神经网络——生成器和判别器，进行零和博弈，从而生成高质量的数据样本。
生成器的任务是生成尽可能接近真实数据的假数据，而判别器的任务则是尽可能准确地判断输入数据是真实还是由生成器生成的。
在GAN的发展历程中，研究者们不断提出新的模型和改进方法，以解决原始GAN存在的训练不稳定、模式崩溃等问题。
其中，条件GAN（cGAN）通过引入条件变量，使得生成的数据可以符合特定的条件或标签，从而扩展了GAN的应用范围。
生成式对抗网络在网络安全领域中的应用与效果评估(Ⅱ)
生成式对抗网络在网络安全领域中的应用与效果评估近年来，随着网络技术的迅速发展和普及，网络安全问题成为了人们关注的焦点。
恶意程序、黑客攻击、信息泄露等安全威胁对个人和组织的网络安全构成了巨大的威胁。
为了应对这些威胁，人们提出了各种各样的解决方案。
生成式对抗网络（GAN）作为一种新兴的技术，正在逐渐应用于网络安全领域，取得了一定的效果。
本文将对生成式对抗网络在网络安全领域中的应用进行探讨，并评估其效果。
一、生成式对抗网络简介生成式对抗网络是由加拿大蒙特利尔大学的伊恩·古德费洛与他的学生共同提出。
它由两个神经网络组成，分别是生成网络和判别网络。
生成网络负责生成数据样本，而判别网络则负责对生成的样本进行辨别。
两个网络在训练过程中相互博弈，通过不断的竞争和学习，生成式对抗网络最终可以生成高质量的数据样本，这项技术在图像生成、语音合成等领域都取得了突出的成就。
二、生成式对抗网络在网络安全中的应用生成式对抗网络在网络安全中的应用主要体现在对抗网络攻击和恶意代码检测两个方面。
1. 对抗网络攻击生成式对抗网络可以用来模拟网络攻击，帮助安全专家评估系统的安全性。
通过训练生成式对抗网络，可以生成各种类型的攻击样本，从而帮助安全专家更好地了解网络系统的脆弱性，及时修补漏洞，提高网络系统的安全性。
2. 恶意代码检测生成式对抗网络还可以用来检测恶意代码。
恶意代码的种类繁多，传统的基于规则的检测方法往往无法满足实际应用的需求。
生成式对抗网络可以通过学习大量的数据样本，识别出恶意代码的特征，提高恶意代码的检测准确率。
三、生成式对抗网络在网络安全中的效果评估生成式对抗网络在网络安全中的应用虽然具有很大的潜力，但是其效果还有待进一步的评估。
1. 对抗网络攻击效果评估生成式对抗网络在模拟网络攻击方面的效果需要进一步评估。
在实际应用中，生成式对抗网络生成的攻击样本是否足够真实，是否可以准确地模拟各种类型的网络攻击，这些问题都需要进行深入的研究和评估。
生成式对抗网络GAN的研究现状与应用
生成式对抗网络GAN的研究现状与应用生成式对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是由Goodfellow等人在2024年提出的一种深度学习模型，用于生成与真实数据相似的合成数据。
GAN由一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）组成，通过两者博弈的过程来实现数据的生成。
生成器尝试生成伪造数据，而判别器则试图对真实数据和伪造数据进行区分。
通过反复优化生成器和判别器之间的对抗过程，GAN能够不断提高生成数据的质量。
目前，GAN已经在许多领域得到了广泛的研究和应用。
以下将简要介绍GAN在图像生成、视频生成、文字生成、音乐生成等领域的研究现状和应用。
在图像生成领域，GAN已经取得了显著的进展。
GAN可以生成逼真的图像，包括自然图像、艺术图像、人脸图像等。
其中，Pix2Pix和CycleGAN模型可以将输入图像转换为特定风格或特定任务的输出图像，如将素描转换为彩色图像、将夏季景色转换为冬季景色等。
此外，StyleGAN模型还可以控制生成图像的风格和内容，使得生成的图像更加多样和可控。
在文字生成领域，GAN可以生成自然语言的文本。
GAN可以通过训练数据集中的文本样本，学习并生成具有相似语义和语法规则的新文本。
GAN在文本生成方面的应用包括机器翻译、文本摘要、对话系统等。
在音乐生成领域，GAN可以生成逼真的音乐。
GAN可以通过学习现有音乐库中的音乐特征，生成新的音乐片段。
GAN在音乐生成方面的应用包括音乐创作、音乐推荐等。
除了上述领域，GAN还被广泛应用于医学影像生成、3D物体生成、虚拟现实等领域。
GAN在医学影像生成方面可以生成更多、更高质量的医学影像，用于辅助医学诊断和研究。
在3D物体生成领域，GAN可以生成逼真的3D模型，用于虚拟场景的创建和渲染。
在虚拟现实领域，GAN可以生成逼真的虚拟场景，提升虚拟现实体验的真实感。
总结而言，GAN作为一种强大的生成模型，已经在图像生成、视频生成、文字生成、音乐生成等领域取得了显著的进展和广泛的应用。
生成对抗网络(GAN)的原理和应用
生成对抗网络（GAN）的原理和应用生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种由两个神经网络组成的模型，分别为生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。
GAN的基本原理是通过生成器和判别器之间的对抗学习来实现数据的生成和判别。
生成器通过学习真实数据分布，可以生成逼真的合成数据，而判别器则负责对真假数据进行判别。
一、GAN的原理GAN模型的基本结构是由两个神经网络组成的，分别为生成器和判别器。
生成器接收一个随机向量作为输入，通过一系列的隐藏层转换和映射，最终生成一张与真实数据相似的图片。
判别器则接收一张图片作为输入，并输出一个0到1之间的概率值，用于判断输入的图片是真实数据还是生成器生成的合成数据。
生成器和判别器通过对抗学习的方式进行训练。
训练过程中，生成器通过生成一些合成数据来欺骗判别器，而判别器则通过判断输入的数据是真实还是合成来提高自己的准确性。
双方在不断的对抗中逐渐提高自己的能力，最终生成器可以生成接近真实数据的合成数据，而判别器也能够准确地判断数据的真实性。
二、GAN的应用1. 图像生成GAN在图像生成方面有着广泛的应用。
通过学习真实图像数据的分布，生成器可以生成逼真的合成图像。
这在游戏制作、电影特效等领域有着重要的应用。
2. 图像修复和增强GAN可以通过学习真实图像数据的分布，对受损或低质量的图像进行修复和增强。
通过生成合成数据，可以填补图像中的缺失或损坏部分，提高图像的质量和清晰度。
3. 视频生成和预测GAN可以生成逼真的合成视频。
通过对视频数据的学习和模拟，生成器可以合成出看起来与真实视频相似的合成视频。
而通过给生成器输入一些前面的视频帧，可以预测出未来的视频帧。
4. 文字生成除了图像和视频，GAN也可以用于生成文字。
通过对真实文本数据的学习，生成器可以生成逼真的合成文本，甚至可以模拟出不同风格的文本。
5. 噪声去除GAN可以从受损的数据中恢复出原始的无噪声数据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第３５卷第６期 计算机应用与软件Ｖｏｌ ３５Ｎｏ．６２０１８年６月 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＪｕｎ．２０１８生成式对抗网络在抑郁症分类中的应用刘 宁 杨 剑（北京工业大学信息学部 北京１００１２４）（磁共振成像脑信息学北京市重点实验室 北京１００１２４）（脑信息智慧服务北京市国际科技合作基地 北京１００１２４）摘 要 深度学习领域中的条件深度卷积生成式对抗网络（ＣＤＣＧＡＮ）是一种能够生成与训练数据同分布样本的生成模型。
针对抑郁症ｆＭＲＩ（ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌＭａｇｎｅｔｉｃＲｅｓｏｎａｎｃｅＩｍａｇｉｎｇ）数据难采集、用于研究的被试数远小于数据特征维数的问题，首次将ＣＤＣＧＡＮ应用于生成抑郁症ｆＭＲＩ数据并提出一种混合特征选择方法用于分析ｆＭＲＩ数据。
采用组独立成分分析提取４１名被试的独立成分并构建全脑动态功能连接网络；通过肯德尔排序相关系数法选出具有较强辨别能力的特征并使用ＣＤＣＧＡＮ扩充数据；采用所提出的混合特征选择法进行特征选择；对４１名被试的数据进行分类。
实验结果表明，采用ＣＤＣＧＡＮ的分类正确率为９２．６８％，明显优于不应用ＣＤＣＧＡＮ的分类结果６８．２９％，同时说明了抑郁症ｆＭＲＩ数据采用ＣＤＣＧＡＮ方法扩充数据的可行性以及混合特征选择方法能选出更有效的特征。
关键词 条件深度卷积生成式对抗网络 分类 动态功能连接 独立成分分析中图分类号 ＴＰ３ 文献标识码 Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００ ３８６ｘ．２０１８．０６．０３０ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＯＦＧＥＮＥＲＡＴＩＶＥＡＤＶＥＲＳＡＲＩＡＬＮＥＴＷＯＲＫＳＩＮＤＥＰＲＥＳＳＩＯＮＣＬＡＳＳＩＦＩＣＡＴＩＯＮＬｉｕＮｉｎｇ ＹａｎｇＪｉａｎ（ＦａｃｕｌｔｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１２４，Ｃｈｉｎａ）（ＢｅｉｊｉｎｇＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＭａｇｎｅｔｉｃＲｅｓｏｎａｎｃｅＩｍａｇｉｎｇａｎｄＢｒａｉｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｃｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１２４，Ｃｈｉｎａ）（ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｌｌａｂｏｒａｔｉｏｎＢａｓｅｏｎＢｒａｉｎＩｎｆｏｒｍａｔｉｃｓａｎｄＷｉｓｄｏｍＳｅｒｖｉｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１２４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｄｅｅｐｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｇｅｎｅｒａｔｉｖｅａｄｖｅｒｓａｒｉａｌｎｅｔｗｏｒｋ（ＣＤＣＧＡＮ）ｉｓａｇｅｎｅｒａｔｉｖｅｍｏｄｅｌｔｈａｔｃａｎｇｅｎｅｒａｔｅｓａｍｐｌｅｓｗｉｔｈｔｈｅｓａｍｅｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｔｒａｉｎｉｎｇｄａｔａｉｎｔｈｅｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇｄｏｍａｉｎ．ＦｏｒｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｔｈａｔｔｈｅｆＭＲＩｄａｔａｏｆｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎｉｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｃｏｌｌｅｃｔａｎｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｓｕｂｊｅｃｔｓｕｓｅｄｆｏｒｔｈｅｓｔｕｄｙｉｓｍｕｃｈｓｍａｌｌｅｒｔｈａｎｔｈｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｏｆｔｈｅｄａｔａｆｅａｔｕｒｅｓ，ｔｈｅＣＤＣＧＡＮｗａｓｆｉｒｓｔａｐｐｌｉｅｄｔｏｇｅｎｅｒａｔｅｆＭＲＩｄａｔａｆｏｒｄｅｐｒｅｓｓｉｏｎａｎｄａｍｉｘｅｄｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏａｎａｌｙｓｅｆＭＲＩｄａｔａ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｏｆ４１ｓｕｂｊｅｃｔｓｗｅｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｕｓｉｎｇｇｒｏｕｐｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓａｎｄａｗｈｏｌｅｂｒａｉｎｄｙｎａｍｉｃｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｎｅｔｗｏｒｋｗａｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｗｉｔｈｓｔｒｏｎｇｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎａｂｉｌｉｔｙｗｅｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｂｙｔｈｅＫｅｎｄａｌｌｓｏｒｔｉｎｇｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｍｅｔｈｏｄａｎｄＣＤＣＧＡＮｗａｓｕｓｅｄｔｏｅｘｔｅｎｄｔｈｅｄａｔａ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｈｙｂｒｉｄｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒｗａｓｕｓｅｄｆｏｒｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｄａｔａｏｆ４１ｓｕｂｊｅｃｔｓｗｅｒｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｄ．ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎａｃｃｕｒａｃｙｒａｔｅｏｆＣＤＣＧＡＮｗａｓ９２．６８％，ｗｈｉｃｈｗａｓｏｂｖｉｏｕｓｌｙｂｅｔｔｅｒｔｈａｎｔｈｅｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｏｆ６８．２９％ｗｉｔｈｏｕｔＣＤＣＧＡＮ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｕｓｉｎｇｔｈｅＣＤＣＧＡＮｍｅｔｈｏｄｔｏｅｘｐａｎｄｔｈｅｄａｔａｏｆｄｅｐｒｅｓｓｉｖｅｆＭＲＩｄａｔａａｎｄｔｈｅｈｙｂｒｉｄｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏｓｅｌｅｃｔｍｏｒｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｆｅａｔｕｒｅｓ．Ａｔｔｈｅｓａｍｅｔｉｍｅ，ｉｔｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄｔｈｅｆｅａｓｉｂｉｌｉｔｙｏｆｕｓｉｎｇｔｈｅＣＤＣＧＡＮｍｅｔｈｏｄｔｏｅｘｐａｎｄｄａｔａｆｏｒｄｅｐｒｅｓｓｉｖｅｆＭＲＩｄａｔａ．Ｍｉｘｅｄｆｅａｔｕｒｅ收稿日期：２０１７－１１－２０。
国家重点基础研究发展计划项目（２０１４ＣＢ７４４６００）；国家自然科学基金项目（６１４２０１０６００５）；北京市自然科学基金项目（４１６４０８０）。
刘宁，硕士生，主研领域：模式识别，数据挖掘。
杨剑，副教授。
１６４ 计算机应用与软件２０１８年ｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｓｅｌｅｃｔｅｄｍｏｒｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｆｅａｔｕｒｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ ＣＤＣＧＡＮ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｄｙｎａｍｉｃｆｕｎｃｔｉｏｎａｌｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｃｏｍｐｏｎｅｎｔ０ 引 言抑郁症是一种的精神障碍疾病，轻度抑郁症患者与有抑郁情绪的正常人表现很接近，不易诊断，且严重者会采取一些极端行为。
目前，抑郁症难以有效诊断，这与其主要根据医师临床经验诊断的诊断方式有关。
近年来，功能磁共振成像ｆＭＲＩ技术被广泛用于大脑的功能和结构研究，尤其在精神疾病的辅助诊断方面得到了研究者的高度关注，取得了很多成果［１－３］。
但是，抑郁症研究仍面临ｆＭＲＩ数据难采集、样本少的问题，对此本文采用生成式对抗网络解决这个问题。
ｆＭＲＩ技术通过血氧水平依赖信号测量脑活动并推断不同脑区间的功能作用［１］，是当前研究脑功能连接的主要手段。
分析静息态ｆＭＲＩ数据的功能连接，常用的两种方法是：１）基于种子的分析方法［２］；２）纯数据驱动的方法，例如：独立成分分析ＩＣＡ（ＩｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔＣｏｍｐｏｎｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ）［３］。
ＩＣＡ是一种无需借助先验脑图模板，直接分离出相互独立信号源的多元模式分析方法［４］。
以它为基础得到的功能连接网络更合理、有效，因此本研究以组ＩＣＡ分离出的独立成分构建动态功能连接网络。
目前，在探究抑郁症的发病原因和构建抑郁症的辅助诊断方法方面已取得了很多成果，如Ｓｉｋｏｒａ等［５］发现前扣带回凸显网络的功能连接增强、Ｋａｎｇ等［６］通过多属性相关图构建区域功能连接网络并采用基于网络的分类器进行抑郁症预测、Ｐｅｒｔｉ等［７］对多种功能连接方法做了全面的分析［７］。
然而，ｆＭＲＩ数据难采集、可用样本数远小于特征数，导致一些机器学习算法无法使用。
例如，线性判别分析算法，由于样本维度远小于特征维度，导致该算法无法求出逆矩阵。
在图像研究中常通过旋转、放缩、对折等操作增加图像样本，这样增加的样本实际上未出现新的样本，无法有效解决我们的问题。
深度学习领域中热门的生成式对抗网络ＧＡＮ（ＧｅｎｅｒａｔｉｖｅＡｄｖｅｒｓａｒｉａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ）是一种基于数据分布的生成模型，能够生成与训练数据同分布的样本［８］，因此受到图像领域研究者广泛关注。
通过ＧＡＮ生成的样本保留了训练数据的属性，但ＧＡＮ本身存在模型不可控和网络不稳定的问题。
针对这些问题，研究者在ＧＡＮ上做了一些改进以构成更强的网络：１）增加限制条件构成条件生成式对抗网络ＣＧＡＮ（ＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＧｅｎｅｒａｔｉｖｅＡｄｖｅｒｓａｒｉａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ）［９］以解决模型不可控的问题；２）引入神经网络优化网络结构构成深度卷积生成式对抗网络ＤＣＧＡＮ（ＤｅｅｐＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＧｅｎｅｒａ ｔｉｖｅＡｄｖｅｒｓａｒｉａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ）［１０］以解决网络不稳定问题。
在ＤＣＧＡＮ的基础上，对其增加条件限制构成条件卷积生成式对抗网络（ＣＤＣＧＡＮ），这种网络相对容易训练、模型可控且生成的样本更符合研究者的预期。
因此，本文采用ＣＤＣＧＡＮ解决ｆＭＲＩ可用样本少的问题，同时需要说明的是目前还未有人将ＣＤＣＧＡＮ应用于ｆＭＲＩ数据分析，本文是首次应用此方法。
本文采用基于ＣＤＣＧＡＮ的分类方法研究了抑郁症分类问题，主要包括以下四个步骤：１）采用组ＩＣＡ提取静息态ｆＭＲＩ数据的独立成分，以其中可以体现自发神经活动的独立成分为节点构建全脑的动态功能连接网络并提取特征；２）采用肯德尔排序相关系数法选取辨别能力强的前１００维特征作为初始数据集，并使用ＣＤＣＧＡＮ扩充样本；３）构建扩充数据集，并采用我们提出的混合特征选择方法进行特征选择；４）应用多元模式分析法对抑郁症患者和正常被试进行分类。
扩充数据集（采用ＣＤＣＧＡＮ）的最高正确率达９２．６８％远高于初始数据集（未采用ＣＤＣＧＡＮ）的最高正确率６８．２９％，说明了把ＣＤＣＧＡＮ应用于抑郁症分类是一种有效的探索，同时说明了本文提出的混合特征选择法更有效。
１ 被试与ｆＭＲＩ数据１．１ 被 试本研究使用的数据包括来自北京安定医院的２０名抑郁症患者（平均年龄３５．２５±９．５４岁，８名男性）和２１名正常人（平均年龄３４．１９±９．０１岁，８名男性），所有被试均签署了实验知情书。
正常被试均未曾患过神经紊乱病且满足精神卫生筛选表和神经症筛选表的量化标准，抑郁症患者均符合美国精神障碍诊断与统计学手册（ＤＳＭ ＩＶ）和１７项汉密尔顿评定量表（ＨＡＭＤ）的抑郁症诊断标准。
１．２ 数据采集与预处理本研究使用德国ＳｉｅｍｅｎｓＴｒｉｏＴｉｍ３Ｔ磁共振扫描仪采集ｆＭＲＩ数据。
采用平面回波成像进行序列扫描，在扫描过程中被试头部采用海绵垫固定，且要求保持闭眼、全身放松、尽量不进行思维活动。