检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2022年第6期42卷 1649-1655页

作者：李洪亮张弄孙婷李想吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012

通过分析分布式机器学习中作业性能干扰的问题,发现性能干扰是由于内存过载、带宽竞争等GPU资源分配不均导致的,为此设计并实现了快速预测作业间性能干扰的机制,该预测机制能够根据给定的GPU参数和作业类型自适应地预测作业干扰程度。首... 详细信息

通过分析分布式机器学习中作业性能干扰的问题,发现性能干扰是由于内存过载、带宽竞争等GPU资源分配不均导致的,为此设计并实现了快速预测作业间性能干扰的机制,该预测机制能够根据给定的GPU参数和作业类型自适应地预测作业干扰程度。首先,通过实验获取分布式机器学习作业运行时的GPU参数和干扰率,并分析出各类参数对性能干扰的影响;其次,依托多种预测技术建立GPU参数-干扰率模型进行作业干扰率误差分析;最后,建立自适应的作业干扰率预测算法,面向给定的设备环境和作业集合自动选择误差最小的预测模型,快速、准确地预测作业干扰率。选取5种常用的神经网络作业,在两种GPU设备上设计实验并进行结果分析。结果显示,所提出的自适应干扰预测(AIP)机制能够在不提供任何预先假设信息的前提下快速完成预测模型的选择和性能干扰预测,耗时在300 s以内,预测干扰率误差在2%~13%,可应用于作业调度和负载均衡等场景。

关键词：分布式机器学习性能干扰集群调度资源共享干扰预测

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基于YOLOv3改进的用户界面组件检测算法

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吉林大学学报（工学版） 2021年第3期51卷 1026-1033页

作者：刘元宁吴迪朱晓冬张齐贤李双双郭书君王超吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学软件学院长春130012

针对传统方法识别用户界面(UI)组件时,无法进行组件分类的问题,本文提出了基于经典目标检测算法YOLOv3改进的算法用于UI组件检测任务,包括识别和分类。特征提取网络采用DenseNet紧密连接结构使提取到的特征能够充分使用;在特征提取网络... 详细信息

针对传统方法识别用户界面(UI)组件时,无法进行组件分类的问题,本文提出了基于经典目标检测算法YOLOv3改进的算法用于UI组件检测任务,包括识别和分类。特征提取网络采用DenseNet紧密连接结构使提取到的特征能够充分使用;在特征提取网络中加入通道注意力机制和空间注意力机制,使用加权的特征代替原来的特征用于后面的特征融合;构造4个维度的特征金字塔网络完成组件检测任务;使用Focalloss作为分类损失函数。在收集的真实UI数据集上进行实验,实验结果表明:在检测精度上,本文方法的召回率达到了91.97%,平均精度mAP达到了48.21%,相比传统检测方法,本文方法具有更好的性能。

关键词：计算机应用组件检测注意力机制焦损失函数

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基于局部搜索的并行扩展规则推理方法

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软件学报 2021年第9期32卷 2744-2754页

作者：李壮刘磊张桐搏周文博吕帅吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012

扩展规则推理方法在经典的可满足性问题求解中已得到广泛应用,若干个基于扩展规则的推理方法已被提出,皆得到国内外的认可,例如完备的NER,IMOMH_IER,PPSER算法以及基于局部搜索的不完备算法ERACC等,都具有良好的求解效果.其中,ERACC算... 详细信息

扩展规则推理方法在经典的可满足性问题求解中已得到广泛应用,若干个基于扩展规则的推理方法已被提出,皆得到国内外的认可,例如完备的NER,IMOMH_IER,PPSER算法以及基于局部搜索的不完备算法ERACC等,都具有良好的求解效果.其中,ERACC算法是当前扩展规则求解器中求解效率最高、能力最强的算法.但是,串行的ERACC算法在启发式和预处理上仍然具有可提升的空间.基于此,设计了相应的并行框架,提出了PERACC算法.该算法基于格局检测的局部搜索方法,从变量赋初始值、化简解空间和启发式这3个阶段出发,将原极大项空间分解成为若干极大项子空间,并对原子句集进行化简后,并行处理各个子空间.通过实验显示:该算法与原算法相比,不仅在求解效率方面有较大提高,而且可以求解规模更大的测试用例,使扩展规则方法再次突破公式规模的限制.

关键词：自动推理局部搜索扩展规则格局检测并行框架

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融合近邻评论的GRU商品推荐模型

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数据分析与知识发现 2021年第3期5卷 78-87页

作者：冯勇刘洋徐红艳王嵘冰张永刚辽宁大学信息学院沈阳110036 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

【目的】改进矩阵分解算法,融合近邻评论缓解评论稀疏,提高推荐准确性。【方法】应用多层感知机改进矩阵分解算法以得到用户和商品的深层非线性特征;处理评论集并深度融合近邻特征与用户特征,表征更符合用户偏好的特征;基于所得特征预... 详细信息

【目的】改进矩阵分解算法,融合近邻评论缓解评论稀疏,提高推荐准确性。【方法】应用多层感知机改进矩阵分解算法以得到用户和商品的深层非线性特征;处理评论集并深度融合近邻特征与用户特征,表征更符合用户偏好的特征;基于所得特征预测评分进行推荐。【结果】在亚马逊数据集上与其他深度模型进行对比实验,在准确率、召回率、归一化折损累计增益指标上最多可提升8.3%、22.8%、14.9%。【局限】未考虑用户给出评论的时间因素,并且忽略可能存在虚假评论的情况。【结论】改进的矩阵分解算法和融合近邻评论的方法可以有效提升推荐的准确性。

关键词：推荐模型评分评论稀疏性深度学习

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优化简单表缩减算法求解因子分解编码实例

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软件学报 2021年第11期32卷 3530-3540页

作者：王震李哲李占山吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林长春130012

表约束在约束程序(constraint programming,简称CP)中被广泛研究.目前,求解表约束问题效率最高的算法是CT(compact-table)和STRbit(simple tabular reduction bit).它们在搜索过程中维持广义弧相容(generalized arc consistency,简称GAC).完全成对相容(full pairwise consistency,简称fPWC)是一种强于GAC的相容性关系,目前,实现fPWC效率最高的算法是PW-CT,但是它无法直接在通用的求解器上实现.因子分解编码(factor-decomposition encoding,简称FDE)是实现fPWC的一种编码方式,通常和简单表缩减(STR)算法一起来使用.当前效率最高的STR算法使用了bitset的数据结构,用这些算法来求解FDE实例可能会造成内存溢出.提出了STRFDE算法——一种使用bitset结构来求解FDE实例的方法.它结合了CT和STRbit的优势,在保证求解效率的同时,使占用的内存尽可能小.实验结果表明,在许多存在非平凡相交的实例上,该算法是有竞争力的.

关键词：约束程序孤相容表约束简单表缩减算法因子分解编码

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基于邻域信息的网络结构表示学习

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吉林大学学报（理学版） 2022年第2期60卷 343-350页

作者：王喆李鑫吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

针对传统网络表示学习方法无法学习节点网络结构相关性的问题,提出一种基于邻域信息的网络结构表示学习模型.该模型首先定义基于邻域信息的节点间结构相似度计算方法,对不同邻域范围内节点间结构相似度建模;其次构建深层自编码器,将节... 详细信息

针对传统网络表示学习方法无法学习节点网络结构相关性的问题,提出一种基于邻域信息的网络结构表示学习模型.该模型首先定义基于邻域信息的节点间结构相似度计算方法,对不同邻域范围内节点间结构相似度建模;其次构建深层自编码器,将节点结构相似度作为监督信息优化网络表示,在网络嵌入过程中学习节点结构信息.与node2vec,SDNE,struc2vec三种相关算法进行对比的实验结果表明,该方法有更好的网络结构识别能力,能学习到节点间的结构相关性,所得到的网络表示能适用于角色识别相关任务.此外,跨网络分类实验结果还体现了该方法在迁移学习方面的潜力.

关键词：结构识别网络表示学习网络分析自编码器角色识别

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基于全局有向图的商品会话序列推荐算法

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吉林大学学报（理学版） 2022年第2期60卷 361-368页

作者：苗启朋何丽莉姜宇白洪涛吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对商品会话序列推荐中传统推荐算法过分依赖临近点击状况,在一定程度上丢失整体商品访问趋势的问题,提出一种新的基于全局有向图的商品会话序列推荐算法.首先,构建商品会话序列全局有向图,图中节点为商品,节点间的弧表示点击次序,并... 详细信息

针对商品会话序列推荐中传统推荐算法过分依赖临近点击状况,在一定程度上丢失整体商品访问趋势的问题,提出一种新的基于全局有向图的商品会话序列推荐算法.首先,构建商品会话序列全局有向图,图中节点为商品,节点间的弧表示点击次序,并用图数据库存储该有向图;其次,给出在有向图上的全局偏好传播策略,同时考虑点击时间因素对推荐的重要影响;最后,获得待推荐商品的评分.在Diginetica和Yoochoose标准数据集上,该算法根据P@20标准,比传统Item-KNN方法推荐准确率分别提升了6.12%和30.25%;根据MRR@20标准,则分别提升了15.04%和33.88%.实验结果表明,该全局有向图搜索和评分策略有效.

关键词：推荐系统会话序列图数据库全局有向图全局偏好传播

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基于改进YoloV4网络的虹膜定位算法

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吉林大学学报（理学版） 2022年第2期60卷 369-380页

作者：杨亚男朱晓冬刘元宁朱琳董霖吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

针对传统虹膜定位算法很难完成准确定位导致识别效果不稳定的问题,提出一种基于改进YoloV4网络的虹膜定位算法.首先利用YoloV4结合MobileNetV3对虹膜内外圆进行粗定位,再利用瞳孔、虹膜和巩膜的灰度差值分别对虹膜内外圆进行精定位.同时... 详细信息

针对传统虹膜定位算法很难完成准确定位导致识别效果不稳定的问题,提出一种基于改进YoloV4网络的虹膜定位算法.首先利用YoloV4结合MobileNetV3对虹膜内外圆进行粗定位,再利用瞳孔、虹膜和巩膜的灰度差值分别对虹膜内外圆进行精定位.同时,使用K-means++聚类算法生成先验框;使用快速soft-DIoU-NMS算法去除预测过程冗余框,提高算法检测率;使用Focal Loss作为类别损失函数.对比实验结果表明,该算法运行速度更快,定位准确率更高,识别算法的效果更明显.

关键词：虹膜定位 YoloV4 快速soft-DIoU-NMS算法 K-means++聚类

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基于卷积神经网络的猪脸特征点检测方法

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吉林大学学报（理学版） 2022年第3期60卷 609-616页

作者：李向宇李慧盈吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对牲畜面部识别在养殖行业广泛需求的问题,提出一种基于卷积神经网络的猪脸特征点检测方法,解决了猪脸特征点难检测的问题.首先,采集猪面部数据并进行特征点标注,使用新的采集方法以解决猪口部通常不可见的问题;其次,对猪脸数据和人... 详细信息

针对牲畜面部识别在养殖行业广泛需求的问题,提出一种基于卷积神经网络的猪脸特征点检测方法,解决了猪脸特征点难检测的问题.首先,采集猪面部数据并进行特征点标注,使用新的采集方法以解决猪口部通常不可见的问题;其次,对猪脸数据和人脸数据进行结构计算,匹配相似度较高的猪脸和人脸,构建猪脸人脸匹配数据集;再次,利用匹配数据集训练TPS(thin plate spline)形变卷积神经网络,得到形变后的猪脸数据集以适配人脸特征点检测模型;最后,使用形变猪脸数据集对人脸特征点检测神经网络模型进行微调,得到猪脸特征点检测模型.实验结果表明,用该方法进行猪脸特征点检测,错误率仅为5.60%.

关键词：猪脸特征点检测卷积神经网络猪脸特征点数据集深度学习

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隐私保护的图像替代数据生成方法

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吉林大学学报（信息科学版） 2024年第1期42卷 59-66页

作者：李婉莹刘学艳杨博吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012

针对现有图像数据集存在的隐私保护需求,提出一种图像数据集隐私保护场景及该场景下隐私保护的图像替代数据生成方法。该场景利用经隐私保护方法处理后的替代图像数据集取代原始图像数据集,其中替代图像与原始图像一一对应,人类无法识... 详细信息

针对现有图像数据集存在的隐私保护需求,提出一种图像数据集隐私保护场景及该场景下隐私保护的图像替代数据生成方法。该场景利用经隐私保护方法处理后的替代图像数据集取代原始图像数据集,其中替代图像与原始图像一一对应,人类无法识别替代图像所属类别,替代图像可训练现有的深度学习图像分类算法,且具有较好的分类效果。同时针对上述场景,改进了基于投影梯度下降(PGD:Project Gradient Descent)攻击的数据隐私保护方法,将原始PGD攻击目标由标签改为图像,即图像对图像的攻击,并使用经过对抗训练的鲁棒模型进行图像对图像攻击作为替代数据的生成方法。在标准测试集上,替代后的CIFAR(Canadian Institute For Advanced Research 10)数据集和CINIC数据集在图像分类任务上分别取得了87.15%和74.04%的测试正确率。实验结果表明,该方法能在保证替代数据集对人类隐私性的前提下,生成原始数据集的替代数据集,并保证现有方法在该数据集上的分类性能。

关键词：深度学习隐私保护计算机视觉对抗攻击对抗样本

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