检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2023年第6期46卷 1246-1271页

作者：陈兴国孙丁源昊杨光杨尚东高阳南京邮电大学大数据安全与智能处理重点实验室南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046 南京大学深圳研究院广东深圳518057

近年来,强化学习已成为求解序贯决策任务的范式.然而,在实际应用中,强化学习算法仍存在三个问题:(1)什么解最优?(2)如何保证算法的稳定性?(3)如何加速算法的收敛?本文从不动点视角总结了强化学习算法的设计原理.首先,分析了值函数估计... 详细信息

近年来,强化学习已成为求解序贯决策任务的范式.然而,在实际应用中,强化学习算法仍存在三个问题:(1)什么解最优?(2)如何保证算法的稳定性?(3)如何加速算法的收敛?本文从不动点视角总结了强化学习算法的设计原理.首先,分析了值函数估计最优解与可行解的构造问题;其次,根据Banach不动点定理和Lyapunov第二判定定理,总结了已有基于值函数强化学习算法的稳定性问题,包括基于表格、线性估计、非线性估计、非参估计等值函数的算法在同策略和异策略情况下的收敛性;然后,从不动点的偏差与方差控制角度,解读了多种提高算法准确性或收敛速度的改进思想;最后总结和展望了强化学习算法的改进方向.

关键词：强化学习值函数估计稳定性同策略异策略偏差与方差控制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

持续学习的研究进展与趋势

引用

计算机研究与发展 2024年第6期61卷 1476-1496页

作者：李文斌熊亚锟范祉辰邓波曹付元高阳计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023 中国科学院空天信息创新研究院北京100094 山西大学计算机与信息技术学院(大数据学院) 太原030006 山西大学大数据学院太原030006

随着深度学习技术的发展与应用,特别是资源受限场景和数据安全场景对序列任务和数据进行快速学习需求的增多,持续学习逐渐成为机器学习领域关注的一个新热点.不同于人类所具备的持续学习和迁移知识的能力,现有深度学习模型在序列学习过... 详细信息

随着深度学习技术的发展与应用,特别是资源受限场景和数据安全场景对序列任务和数据进行快速学习需求的增多,持续学习逐渐成为机器学习领域关注的一个新热点.不同于人类所具备的持续学习和迁移知识的能力,现有深度学习模型在序列学习过程中容易遭受灾难性遗忘的问题.因此,如何在动态、非平稳的序列任务及流式数据中不断学习新知识、同时保留旧知识是持续学习研究的核心.首先,通过对近年来持续学习国内外相关工作的调研与总结,将持续学习方法分为基于回放、基于约束、基于结构三大类,并对这3类方法做进一步的细分.具体而言,根据所使用的样本来源将基于回放的方法细分为采样回放、生成回放、伪样本回放3类;根据训练约束的来源将基于约束的方法细分为参数约束、梯度约束、数据约束3类;根据对于模型结构的使用方式将基于结构的方法细分为参数隔离、模型拓展2类.通过对比相关工作的创新点,对各类方法的优缺点进行总结.其次,对国内外研究现状进行分析.最后,针对持续学习与其他领域相结合的未来发展方向进行展望.

关键词：深度学习知识迁移持续学习灾难性遗忘序列任务

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于联盟链的可靠边缘计算任务卸载方法

引用

电子学报 2024年第1期52卷 232-243页

作者：许悦玥刘博文田臣戴海鹏郑嘉琦陈贵海窦万春南京大学软件新技术国家重点实验室江苏南京210023 人工智能与数字经济广东省实验室广东深圳518060 西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明650000

随着移动终端尤其是工业互联网技术的快速发展,终端设备密集分布,无线带宽有限,经常导致业务过程中的集中式云资源调度,难以满足远程终端应用对低时延和低成本计算的需求.着眼于本地服务器联动云数据中心,边缘计算为这类移动应用提供了... 详细信息

随着移动终端尤其是工业互联网技术的快速发展,终端设备密集分布,无线带宽有限,经常导致业务过程中的集中式云资源调度,难以满足远程终端应用对低时延和低成本计算的需求.着眼于本地服务器联动云数据中心,边缘计算为这类移动应用提供了一种敏捷的计算服务模式.虽然边缘计算的敏捷服务模式能够有效缩短移动应用的时延并降低对应的通信成本,但在边缘计算环境下,异构资源之间的任务卸载经常会导致一些潜在的数据安全隐患和服务质量受损.针对上述应用挑战和技术发展趋势,本文提出了一种基于联盟链的可靠边缘计算任务卸载方法 .该方法利用联盟链进行身份校验和卸载结果反馈,以任务的完成时间、卸载成本与资源可靠度作为评价标准,设计了一种基于遗传算法的卸载策略,支持卸载决策时任务卸载的可靠性评估.实验结果表明,本文方法能在满足时延约束的前提下提高任务卸载的可靠性,为移动智能应用提供了一种有效的数据安全保障方法.

关键词：边缘计算任务卸载联盟链遗传算法资源优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

内存高效的持久性分布式文件系统客户端缓存DFS-Cache

引用

计算机应用 2024年第4期44卷 1172-1179页

作者：倪瑞轩蔡淼叶保留河海大学计算机与信息学院南京211100 水利部水利大数据重点实验室(河海大学) 南京211100 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

为了在数据密集型工作流下有效降低缓存碎片整理开销并提高缓存命中率,提出一种持久性分布式文件系统客户端缓存DFS-Cache(Distributed File System Cache)。DFS-Cache基于非易失性内存(NVM)设计实现,能够保证数据的持久性和崩溃一致性... 详细信息

为了在数据密集型工作流下有效降低缓存碎片整理开销并提高缓存命中率,提出一种持久性分布式文件系统客户端缓存DFS-Cache(Distributed File System Cache)。DFS-Cache基于非易失性内存(NVM)设计实现,能够保证数据的持久性和崩溃一致性,并大幅减少冷启动时间。DFS-Cache包括基于虚拟内存重映射的缓存碎片整理机制和基于生存时间(TTL)的缓存空间管理策略。前者基于NVM可被内存控制器直接寻址的特性,动态修改虚拟地址和物理地址之间的映射关系,实现零拷贝的内存碎片整理;后者是一种冷热分离的分组管理策略,借助重映射的缓存碎片整理机制,提升缓存空间的管理效率。实验采用真实的Intel傲腾持久性内存设备,对比商用的分布式文件系统MooseFS和GlusterFS,采用Fio和Filebench等标准测试程序,DFS-Cache最高能提升5.73倍和1.89倍的系统吞吐量。

关键词：非易失性内存分布式文件系统客户端缓存缓存碎片整理冷热数据分组缓存设计

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

结构影响力及标签冲突感知的图课程学习方法

引用

计算机科学 2024年第10期51卷 227-233页

作者：刘祖龙陈可佳南京邮电大学计算机学院南京210023 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室(南京邮电大学) 南京210023 南京大学软件新技术重点实验室南京210023

近年来,图神经网络(GNNs)已成为图学习领域的热点研究问题。受益于消息传递机制,GNNs在各类基于图的任务上均取得了优越的性能。现有的GNNs方法大多基于图中所有节点的训练难度相同的假设,然而,节点在结构影响力和邻域标签异配性等方面... 详细信息

近年来,图神经网络(GNNs)已成为图学习领域的热点研究问题。受益于消息传递机制,GNNs在各类基于图的任务上均取得了优越的性能。现有的GNNs方法大多基于图中所有节点的训练难度相同的假设,然而,节点在结构影响力和邻域标签异配性等方面具有明显的差异。为此,提出了一种结构影响力及标签冲突感知的图课程学习方法(SILC-GCL),基于节点的训练难度对GNNs模型进行课程学习。首先,设计了一种综合考虑节点的PageRank影响力值以及邻域标签冲突程度的训练难度测量器;其次,采用了一个训练调度器,用于在每个训练阶段选择训练难度合适的节点并生成一个由易到难的训练节点序列;最后在GNNs骨架模型上进行训练。在6个现实网络数据集上进行的节点分类实验均验证了SILC-GCL方法的有效性。

关键词：图表示学习图神经网络课程学习节点分类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于特定领域解码的域泛化医学图像分割方法

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于贪心组合优化的分布极端不平衡分类算法

引用

小型微型计算机系统 2024年第10期45卷 2411-2419页

作者：陈兴国许静李扬罗玉盘南京邮电大学大数据安全与智能处理重点实验室南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210046 井冈山大学网络信息中心江西吉安343009

现有针对不平衡数据分类的研究主要从重采样、特征、代价和算法等4个角度展开,方法多样,但针对极端不平衡的数据分布仍缺乏有效算法.本文的目标是通过结合各种算法的特性获取一个最优性能的组合算法.本文假设算法间的组合满足次模函数性... 详细信息

现有针对不平衡数据分类的研究主要从重采样、特征、代价和算法等4个角度展开,方法多样,但针对极端不平衡的数据分布仍缺乏有效算法.本文的目标是通过结合各种算法的特性获取一个最优性能的组合算法.本文假设算法间的组合满足次模函数性质,并采用贪心的组合优化方法.具体而言,选择深度森林算法为基础,依次组合最优重采样方法、以异常检测思想的特征提取方法对数据进行的特征处理方法或基于贝叶斯优化的最优代价敏感矩阵方法.在3种组合算法中选择分类性能最优的算法组合,再次组合其余角度的方法,判断分类性能是否再次提升.实验选择两组极端不平衡数据——真实饮用水数据和UCI数据库中的page-blocks数据进行验证.结果表明,基于贪心优化对算法间进行组合,在3轮迭代后得到的算法组合,较单一算法其分类性能能有进一步的提升.

关键词：次模函数贪心优化数据分布极端不平衡深度森林组合算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

神经辐射场应用于大规模实景三维场景可视化研究进展

引用

遥感学报 2024年第5期28卷 1242-1261页

作者：赵强佘江峰万奇峰贺丽霞李思睿吴双品南京大学地理与海洋科学学院自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室江苏省地理信息技术重点实验室南京210023 商丘师范学院测绘与规划学院河南省农业遥感大数据发展创新实验室河南省黄河故道生态保护与治理工程技术研究中心商丘476000

地理实景三维场景是重要的国家数字基础设施,其将地理信息从传统二维平面扩展到信息更丰富更全面的三维空间,数据以显式三维模型的形式存储表达。然而,经典的显式三维模型具有数据量大、可视化效果粗糙等问题,在一定程度上限制了实景三... 详细信息

地理实景三维场景是重要的国家数字基础设施,其将地理信息从传统二维平面扩展到信息更丰富更全面的三维空间,数据以显式三维模型的形式存储表达。然而,经典的显式三维模型具有数据量大、可视化效果粗糙等问题,在一定程度上限制了实景三维模型的实际应用。神经辐射场NeRF(Neural Radiance Field)是一种基于神经隐式立体表达(Neural Implicit Volume Representing)进行可微渲染(Differentiable Rendering)以实现高质量视图合成的新方法,由Mildenhall等(2020)首次提出,以其逼真的视图合成效果与新颖的实现方式成为计算机视觉领域的热点研究方向。自NeRF提出以来,国内外爆发式涌现出大量有关神经辐射场的研究文献,主要聚集于可视化效果的生成方法研究,兼有少量将其用于大规模实景三维场景可视化研究探索。本文回顾了神经辐射场提出的背景,概述了神经辐射场及其在大规模实景三维可视化方面的研究进展,分析了目前利用神经辐射场进行大规模实景三维场景可视化研究中被关注的无边界场景、锯齿效果、瞬态遮挡、光度一致性、场景重照明与可见性场等问题,指出了目前研究在多源数据融合、视觉效果优化、虚拟环境感知等方面面临的挑战,对未来值得进一步深入探索的方向进行了展望。

关键词：遥感神经辐射场视图合成隐式立体表达计算机视觉虚拟地理环境

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于贝叶斯优化的强化学习广义不动点解逼近

引用

山东大学学报（工学版） 2024年第4期54卷 21-34页

作者：陈兴国吕咏洲巩宇陈耀雄南京邮电大学大数据安全与智能处理重点实验室江苏南京210023 南京大学计算机软件新技术国家重点试验室江苏南京210046 淮阴工学院电子信息工程学院江苏淮安223003

针对强化学习不动点的解更优这一问题,提出广义不动点解模型设计,该设计使用n步自举法的不动点解扩展和基于线性插值法的不动点解构造方法。将该设计应用于成熟的CBMPI算法框架上,提出基于广义不动点的CBMPI(n,β)算法。针对如何表达并... 详细信息

针对强化学习不动点的解更优这一问题,提出广义不动点解模型设计,该设计使用n步自举法的不动点解扩展和基于线性插值法的不动点解构造方法。将该设计应用于成熟的CBMPI算法框架上,提出基于广义不动点的CBMPI(n,β)算法。针对如何表达并逼近最优解这一问题,提出基于贝叶斯优化的广义不动点解的参数优化和基于集成学习的更高质量的解。在经典的10×10规模的Tetris游戏环境中验证算法提出的有效性。试验结果证明了基于线性插值法的广义不动点构造能比n步传统不动点效果好,其效果与其超参数步长n和插值参数β有很大关联。在100局的Tetris游戏中,平均分达到4 388.3,表明贝叶斯优化技术可以找到多组表现优异的策略。对表现优异的四组广义不动点的策略参数(贝叶斯优化技术的结果)进行策略集成和值函数集成,得到更高质量的解。平均分可以分别达到4 526.29和4 579.74,试验结果表明基于广义不动点的策略集成和基于广义不动点的值函数集成的分数相较于广义不动点的分数有小幅度提高,证实了可以通过集成学习寻找更高质量的解。

关键词：强化学习值函数近似估计不动点贝叶斯优化俄罗斯方块

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建设数字经济创新发展新高地

引用

群众 2021年第2期 21-22页

作者：黄宜华南京大学PASA大数据实验室南京大学大数据技术研究中心南京大学江苏鸿程大数据技术与应用研究院

《中共江苏省委关于制定江苏省国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》提出,“大力发展数字经济,推动数字产业化、产业数字化,建设全国数字经济创新发展新高地”。数字经济是继农业与工业经济之后的新的经济形... 详细信息

《中共江苏省委关于制定江苏省国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》提出,“大力发展数字经济,推动数字产业化、产业数字化,建设全国数字经济创新发展新高地”。数字经济是继农业与工业经济之后的新的经济形态,已成为全球科技创新和经济增长的主要驱动力。江苏数字经济规模在全国处于前列,但发展水平和发展质量还有待进一步提高。要保持和强化江苏经济发展竞争力,需要提升数字经济在全省的首位度和主导地位,大力培育和推进以数据和人才为关键要素的数字经济产业,推进我省上规模、高水平数字经济产业集聚区发展和国家级示范区建设,促进公共数据资源开放共享。

关键词：产业集聚区中共江苏省委首位度开放共享远景目标五年规划示范区建设江苏经济发展

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：