检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2025年第2期36卷 590-607页

作者：田树聪谢愈张远龙周正春高阳西南交通大学信息科学与技术学院四川成都611756 国防科技大学智能科学学院湖南长沙410073 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

近年来,多智能体强化学习方法凭借AlphaStar、AlphaDogFight、AlphaMosaic等成功案例展示出卓越的决策能力以及广泛的应用前景.在真实环境的多智能体决策系统中,其任务的决策空间往往是同时具有离散型动作变量和连续型动作变量的参数化... 详细信息

近年来,多智能体强化学习方法凭借AlphaStar、AlphaDogFight、AlphaMosaic等成功案例展示出卓越的决策能力以及广泛的应用前景.在真实环境的多智能体决策系统中,其任务的决策空间往往是同时具有离散型动作变量和连续型动作变量的参数化动作空间.这类动作空间的复杂性结构使得传统单一针对离散型或连续型的多智能体强化学习算法不在适用,因此研究能用于参数化动作空间的多智能体强化学习算法具有重要的现实意义.提出一种面向参数化动作空间的多智能体中心化策略梯度分解算法,利用中心化策略梯度分解算法保证多智能体的有效协同,结合参数化深度确定性策略梯度算法中双头策略输出实现对参数化动作空间的有效耦合.通过在Hybrid Predator-Prey场景中不同参数设置下的实验结果表明该算法在经典的多智能体参数化动作空间协作任务上具有良好的性能.此外,在多巡航导弹协同突防场景中进行算法效能验证,实验结果表明该算法在多巡航导弹突防这类具有高动态、行为复杂化的协同任务中有效性和可行性.

关键词：参数化动作空间多智能体强化学习中心化策略梯度分解多巡航导弹突防

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无监督行人重识别研究综述

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计算机工程 2024年

作者：田青王斌周子枭南京信息工程大学软件学院南京信息工程大学无锡研究院南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

从多个不同的摄像机中检索出一个特定的行人是行人重识别的主要任务。随着深度神经网络的发展和智能视频监控需求的增加，行人重识别逐渐受到研究人员的关注。现有的行人重识别方法大多利用带有标签的数据集进行有监督训练，但该方式数... 详细信息

从多个不同的摄像机中检索出一个特定的行人是行人重识别的主要任务。随着深度神经网络的发展和智能视频监控需求的增加，行人重识别逐渐受到研究人员的关注。现有的行人重识别方法大多利用带有标签的数据集进行有监督训练，但该方式数据标注成本高昂，使得有监督行人重识别难以扩展到大型的未标记数据集场景。而无监督行人重识别可以有效地改善行人重识别模型的扩展问题，更符合现实场景的应用，并逐渐成为研究热点。尽管已有行人重识别相关的综述研究工作被提出，但它们主要关注有监督场景下的分类和应用。为此，本文对现有的无监督行人重识别研究工作进行系统地归纳、分析和总结，以便为该领域研究人员提供研究参考。本文首先全面回顾无监督场景的行人重识别方法，根据模型训练是否使用源域监督信息，将无监督行人重识别研究划分为基于无监督域适应的方式和基于完全无监督的方式，并对这两类方法进行分析和总结。然后，介绍和归纳性总结行人重识别研究相关的经典数据集，并展示和讨论不同行人重识别方法在这些数据集上的性能和优劣。最后，指出当前无监督行人重识别研究所面临的问题，并提出未来发展方向。

关键词：行人重识别深度神经网络智能视频监控无监督域适应完全无监督

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基于Fastformer和自监督对比学习的实例分割算法

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计算机应用 2023年第4期43卷 1062-1070页

作者：高榕沈加伟邵雄凯吴歆韵湖北工业大学计算机学院武汉430068 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

针对现有的实例分割算法对有遮挡以及模糊实例检测精度低、掩码较粗糙以及泛化能力弱的问题,提出一种基于Fastformer和自监督对比学习的实例分割算法。首先,在特征提取网络之后加入基于加性注意力的Fastformer模块,并对每一层特征图中... 详细信息

针对现有的实例分割算法对有遮挡以及模糊实例检测精度低、掩码较粗糙以及泛化能力弱的问题,提出一种基于Fastformer和自监督对比学习的实例分割算法。首先,在特征提取网络之后加入基于加性注意力的Fastformer模块,并对每一层特征图中的像素点之间的相互关系进行深入建模,以提高算法对特征图全局信息的提取能力;其次,受自监督学习启发,加入自监督对比学习模块对图像中的实例进行自监督对比学习,以提高算法对图像的理解能力,从而改善在噪声干扰较多的环境下的分割效果。在Cityscapes和COCO2017数据集上的实验结果表明,相较于近期经典的实例分割算法SOLOv2(Segmenting Objects by LOcations v2),所提算法的平均精度均值(mAP)分别提高了3.1和2.5个百分点,并在实时性和精度之间达到较好的平衡,在比较复杂的场景实例分割中具有较好的鲁棒性。

关键词：实例分割特征提取 Fastformer 加性注意力自监督对比学习

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基于全局图扩散和时空感知的解缠绕会话推荐方法

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计算机应用研究 2023年第11期40卷 3294-3302页

作者：高榕周浩邵雄凯吴歆韵湖北工业大学计算机学院武汉430068 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

针对会话推荐中存在的推荐性能不足的问题,提出了一种采用全局图扩散和时空感知的解缠绕图神经网络模型(GDST-GNN)。具体来说,该模型首先基于所有会话从全局视角下构建全局协同图,然后采用图扩散作为项目的全局表示学习的消息传播范式,... 详细信息

针对会话推荐中存在的推荐性能不足的问题,提出了一种采用全局图扩散和时空感知的解缠绕图神经网络模型(GDST-GNN)。具体来说,该模型首先基于所有会话从全局视角下构建全局协同图,然后采用图扩散作为项目的全局表示学习的消息传播范式,以捕获超越当前会话外的全局信息。对于当前会话的表示学习,设计了一种解缠绕时空门控网络建模会话中项目的复杂转换模式和时序依赖模式,然后将学习到的全局表征和局部表征逐因素融合。此外,还采用了一个自监督任务实现模型的性能增强。最后,通过注意力网络生成会话表示,实现了项目的准确推荐。在四个真实世界中的数据集进行广泛的实验验证了所提出模型的有效性。

关键词：推荐系统深度学习图神经网络时序模式用户意图

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基于特定领域解码的域泛化医学图像分割方法

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数据采集与处理 2023年第2期38卷 324-335页

作者：叶怀泽周子奇祁磊史颖欢南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023 南京大学健康医疗大数据国家研究院南京210023 东南大学计算机科学与工程学院南京210023

多源域领域泛化是模型利用多个不同领域中的语义信息,并且能够很好地泛化到未知领域上。在医学图像中,不同领域之间的跨度比较大,模型泛化性能在未知域上会有较大程度的下降。为了解决这一问题,本文提出了一种编码特征再针对特定领域进... 详细信息

多源域领域泛化是模型利用多个不同领域中的语义信息,并且能够很好地泛化到未知领域上。在医学图像中,不同领域之间的跨度比较大,模型泛化性能在未知域上会有较大程度的下降。为了解决这一问题,本文提出了一种编码特征再针对特定领域进行解码的网络结构。该模型使用一个通用编码器来学习所有领域上的领域不变特征,并通过特定领域解码器还原原有图像以加强其对图像特征的复原能力。此外,该模型还通过生成特征迁移图像与源域图像进行对抗学习来加强编码器学习领域不变特征的能力。同时,本文在模型中还引入了特殊构造的分割融合预处理步骤来扩充数据集以增强模型的泛化能力,并进一步提高了本文提出网络结构的性能。在两个医学图像的分割任务中,大量实验数据表明,本文提出的模型相比现有先进模型表现出了优异的性能,此外本文还进行了一系列消融实验,证明了模型的有效性。

关键词：领域泛化医学图像分割迁移学习对抗学习数据增广

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自承认技术债的研究:问题、进展与挑战

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软件学报 2022年第1期33卷 26-54页

作者：郭肇强刘释然谭婷婷李言辉陈林周毓明徐宝文计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 北京字跳网络技术有限公司北京100086

技术债是一个指以牺牲长期代码质量为代价来实现短期项目目标的隐喻.其中,那些由开发者有意引入项目中的技术债被称为自承认技术债(self-admitted technical debt,SATD),通常以代码注释的形式存在于软件项目中.SATD的存在给软件质量和... 详细信息

技术债是一个指以牺牲长期代码质量为代价来实现短期项目目标的隐喻.其中,那些由开发者有意引入项目中的技术债被称为自承认技术债(self-admitted technical debt,SATD),通常以代码注释的形式存在于软件项目中.SATD的存在给软件质量和鲁棒性带来了巨大挑战.为了识别并且及时地偿还SATD来保障代码质量,研究者从特性分析和识别模型两方面进行了大量研究并且取得了较大的进展.与此同时,相关研究工作中仍存在一些亟待解决的挑战.对近年来国内外学者在该领域的研究成果进行系统性的总结.首先,描述自承认技术债的研究问题.然后,分别从特性分析和识别模型两方面总结相关的研究进展,并对具体的理论和技术途径进行梳理.接着,简要介绍技术债的其他相关技术.最后,指出目前该领域研究过程中面临的挑战并给出建议的研究方向.

关键词：技术债自承认技术债代码注释软件维护质量保障

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使用多分类器的分布式模型重用技术

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计算机科学与探索 2022年第10期16卷 2310-2319页

作者：李新春詹德川南京大学计算机科学与技术系南京210023 南京大学人工智能学院南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

传统的机器学习经常采用数据中心化的方式进行训练,然而由于实际应用中的传输开销或者隐私保护限制,数据越来越呈现分散化、隔离化的趋势。分布式训练学习技术为分散在信息孤岛上的数据融合提供了一种解决方案。然而,由于分散化数据本... 详细信息

传统的机器学习经常采用数据中心化的方式进行训练,然而由于实际应用中的传输开销或者隐私保护限制,数据越来越呈现分散化、隔离化的趋势。分布式训练学习技术为分散在信息孤岛上的数据融合提供了一种解决方案。然而,由于分散化数据本身具有天然异质性,本地数据分布经常是非独立同分布的(Non-IID),这给分布式训练带来了挑战。首先,为了应对单一模型难以适配所有异质客户端的难题,在分布式训练的基础上引入了模型重用技术,提出了分布式模型重用框架(DMR)。然后,通过理论分析指出集成学习可以为异构数据提供有效的解决方案,并在此基础之上提出了使用多分类器的分布式模型重用技术(McDMR)。最后,为了减少实际应用过程中的存储、计算和传输开销,继而提出了两种具体的优化方案:使用多头分类器的分布式模型重用(McDMR-MH)和使用随机分类器采样的分布式模型重用(McDMR-SC)。在多个公开数据集上进行实验,实验结果验证了所提方法的有效性。

关键词：学件模型重用多分类器分布式学习集成效率隐私保护

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基于相机类对比学习的完全无监督行人重识别

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数据采集与处理 2025年第1期40卷 207-216页

作者：田青周子枭南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学无锡研究院无锡214101 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

最近的无监督行人重识别研究使用聚类和记忆字典中的伪标签来训练模型。但是,这些研究忽略了行人重识别的数据集是通过不同相机采集的,即相机之间的分布差异较大,较大的相机方差会导致模型精度降低。因此,提出了相机类对比学习,包括类... 详细信息

最近的无监督行人重识别研究使用聚类和记忆字典中的伪标签来训练模型。但是,这些研究忽略了行人重识别的数据集是通过不同相机采集的,即相机之间的分布差异较大,较大的相机方差会导致模型精度降低。因此,提出了相机类对比学习,包括类对比损失和相机对比损失,其中类对比损失可以实现对内存字典的一致性更新,并减少噪声标签对模型的影响;而相机对比损失通过为每个相机中的每个类构建相机类中心,拉近同属一个类的相机类中心距离,并使不同类的相机类中心距离相距更远,从而减少相机方差。通过相机类对比学习,减少了相机方差和噪声标签对模型的影响,从而提高了行人重识别的性能。在4个公开数据集上,相机类对比学习都表现出优异的结果,有效地缓解了相机方差对模型的影响。

关键词：行人重识别类对比损失相机对比损失内存字典相机方差

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同态加密在深度学习中的应用综述

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计算机科学与探索 2024年第12期18卷 3065-3079页

作者：杨洪朝易梦军李培佳张瀚文申富饶赵健王刘旺计算机软件新技术全国重点实验室(南京大学) 南京210023 南京大学计算机科学与技术系南京210023 南京大学人工智能学院南京210023 南京大学电子科学与工程学院南京210023 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院杭州310014

随着深度学习在各种领域中的广泛应用,数据隐私和安全性问题变得日益重要。同态加密作为一种能够在加密数据上直接进行计算的加密技术,为解决这一问题提供了可能的解决方案。综述了深度学习与同态加密结合的方法,探讨了如何在加密环境... 详细信息

随着深度学习在各种领域中的广泛应用,数据隐私和安全性问题变得日益重要。同态加密作为一种能够在加密数据上直接进行计算的加密技术,为解决这一问题提供了可能的解决方案。综述了深度学习与同态加密结合的方法,探讨了如何在加密环境中有效应用深度学习模型。介绍了同态加密技术的基础知识,涵盖了其基本原理、不同分类(部分同态加密、有限同态加密、全同态加密)以及全同态加密的发展历程。详细介绍了深度学习中的关键模型,包括卷积神经网络和Transformer模型。探讨了同态加密与深度学习结合的步骤以及如何将深度学习的各个层(如卷积层、注意力层、激活函数层)适配于同态加密环境。重点综述了现有的将卷积神经网络和Transformer与同态加密结合的具体方法,探讨了在加密数据上进行深度学习计算的实现方案以及为了提升效率和精度而采用的性能优化策略,并总结了每种方法的优势和局限性。总结了当前研究的进展,并对未来的研究方向进行了展望。

关键词：同态加密深度学习卷积神经网络 Transformer

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匿名通信与暗网综合治理

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计算机科学与探索 2022年第11期16卷 2430-2455页

作者：兰浩良李馥娟王群印杰徐杰洪磊薛益时夏明辉江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京210031 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210031

匿名通信所具有的节点发现难、服务定位难、通信关系确认难以及用户监控难等特点使得架构在其之上的暗网中充斥着各种匿名滥用的违法犯罪活动。为此,学术界围绕匿名通信与暗网开展了系列有针对性的研究。相应地,在系统介绍匿名通信发展... 详细信息

匿名通信所具有的节点发现难、服务定位难、通信关系确认难以及用户监控难等特点使得架构在其之上的暗网中充斥着各种匿名滥用的违法犯罪活动。为此,学术界围绕匿名通信与暗网开展了系列有针对性的研究。相应地,在系统介绍匿名通信发展史、匿名机制和典型系统的基础上,重点结合匿名通信关键技术、匿名度量、匿名攻击、匿名增强、匿名通信性能评估与改善以及暗网空间综合治理等对该领域的相关研究进行梳理、总结和归纳。与此同时,聚焦并分析未来匿名通信研究的发展趋势以及暗网空间综合治理所面临的挑战与对策。

关键词：匿名通信暗网匿名性匿名攻击与增强暗网空间综合治理

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