Blockchain-enabled Tensor-based Conditional Deep Convolutional GAN for Cyber-physical-Social Systems
Notice bibliographique
Résumé
Deep learning techniques have shown significant success in cyber-physical-social systems (CPSS). As an instance of deep learning models, generative adversarial nets (GAN) model enables powerful and flexible image augmentation, image generation, and classification, thus can be applied to real-world CPSS settings. GAN model training needs a large collection of cyber-physical-social data originating from various CPSS devices. Numerous prevailing GAN models depend on a tacit assumption that several cyber-physical-social data providers present a reliable source to collect training data, which is seldom the case in real CPSS. The existing GAN models also fail to consider multi-dimensional latent structure. In our work, we put forward a novel blockchain-enabled tensor-based conditional deep convolutional GAN (TCDC-GAN) model for cyber-physical-social systems. The blockchain is employed to develop a decentralized and reliable cyber-physical-social data-sharing platform between numerous cyber-physical-social data providers, such that the training data and the model are documented on a ledger that is distributed. Furthermore, a tensor-based generator and a tensor-based discriminator are well designed by employing the tensor model. The results of extensive simulation experiments show the efficacy of the proposed TCDC-GAN model. Compared with the state-of-the-art models, our model gains superior estimation performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».