【摘 要】
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近年来，结合生成模型的零样本算法得到了广泛的研究，但此类方法通常仅使用属性注释，缺少类别语义，而单一信息对类别表征能力不够强，容易产生域偏移，影响知识迁移的效果，进而降低分类结果的准确率。为了解决此问题，提出一种结合知识图谱变分自编码器零样本识别算法（KG-VAE），通过构建联合类别分级结构，类别文本描述和词向量的层次结构化知识图谱作为语义信息库，将知识图谱中丰富的语义知识结合到以变分自编码器为基
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近年来，结合生成模型的零样本算法得到了广泛的研究，但此类方法通常仅使用属性注释，缺少类别语义，而单一信息对类别表征能力不够强，容易产生域偏移，影响知识迁移的效果，进而降低分类结果的准确率。为了解决此问题，提出一种结合知识图谱变分自编码器零样本识别算法（KG-VAE），通过构建联合类别分级结构，类别文本描述和词向量的层次结构化知识图谱作为语义信息库，将知识图谱中丰富的语义知识结合到以变分自编码器为基础的生成模型中，使生成的潜在特征更好保留有效的判定性信息，减小域偏移，促进知识迁移。在四个公开的零样本数
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卫星图像翻译是生成对抗网络的重要应用场景之一，现有的卫星图像翻译存在生成质量低、泛化能力弱、计算代价高等问题。本文在循环生成对抗网络的基础上，通过设计轻量化的注意力残差模块来提高图像翻译质量以及减少模型的参数计算量，同时引入了最小二乘损失来提高训练过程的稳定性。实验结果表明，本文方法在保持高训练稳定性、低模型计算量的前提下，在卫星图像翻译任务中具有最优的翻译质量。
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