检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2023年第8期40卷 2501-2507,2536页

作者：张逸骋井花花晏涛江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

光场图像新视图生成算法在视点内插和外插方面已经取得了良好的研究成果,但在视点位置平移和旋转一定角度情形下的透视视图生成仍然是一项具有挑战性的任务。针对上述问题,提出了一种基于条件生成对抗网络的光场图像透视视图生成算法LFI... 详细信息

光场图像新视图生成算法在视点内插和外插方面已经取得了良好的研究成果,但在视点位置平移和旋转一定角度情形下的透视视图生成仍然是一项具有挑战性的任务。针对上述问题,提出了一种基于条件生成对抗网络的光场图像透视视图生成算法LFIPTNet(light field image perspective transformation network),利用相机的位姿信息作为条件来引导条件生成对抗网络学习新视图的内容。提出了多个模块,充分利用相机位姿信息和光场宏像素图像(macro pixel image,MPI)记录空间信息、角度信息、深度信息来生成预测视图。提出的方法在构建的数据集上与最新的三种方法进行了比较,相比于性能第二的StereoMag模型,PSNR提高了7.77 dB,SSIM提高了0.35。消融实验部分对提出的模块进行了评估,验证了创新点的有效性。充分的实验结果表明LFIPTNet相比于现有算法,生成的预测视图更加准确。

关键词：光场图像视图生成透视变换深度估计宏像素图像条件生成对抗网络

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融合知识图谱与注意力机制的短文本分类模型

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计算机工程 2021年第1期47卷 94-100页

作者：丁辰晖夏鸿斌刘渊江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

针对短文本缺乏上下文信息导致的语义模糊问题,构建一种融合知识图谱和注意力机制的神经网络模型。借助现有知识库获取短文本相关的概念集,以获得短文本相关先验知识,弥补短文本缺乏上下文信息的不足。将字符向量、词向量以及短文本的... 详细信息

针对短文本缺乏上下文信息导致的语义模糊问题,构建一种融合知识图谱和注意力机制的神经网络模型。借助现有知识库获取短文本相关的概念集,以获得短文本相关先验知识,弥补短文本缺乏上下文信息的不足。将字符向量、词向量以及短文本的概念集作为模型的输入,运用编码器-解码器模型对短文本与概念集进行编码,利用注意力机制计算每个概念权重值,减小无关噪声概念对短文本分类的影响,在此基础上通过双向门控循环单元编码短文本输入序列,获取短文本分类特征,从而更准确地进行短文本分类。实验结果表明,该模型在AGNews、Ohsumed和TagMyNews短文本数据集上的准确率分别达到73.95%、40.69%和63.10%,具有较好的分类能力。

关键词：短文本分类知识图谱自然语言处理注意力机制双向门控循环单元

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融合自注意力机制的长文本生成对抗网络模型

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计算机科学与探索 2022年第7期16卷 1603-1610页

作者：夏鸿斌肖奕飞刘渊江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

近年来,人类与计算机之间的通信已经达到密不可分的程度,因此自然语言处理作为人类与机器进行交互的技术越来越受到研究者的关注,文本生成是自然语言处理中的常见任务之一,目前生成对抗网络在文本生成领域广泛使用并且性能优异。针对传... 详细信息

近年来,人类与计算机之间的通信已经达到密不可分的程度,因此自然语言处理作为人类与机器进行交互的技术越来越受到研究者的关注,文本生成是自然语言处理中的常见任务之一,目前生成对抗网络在文本生成领域广泛使用并且性能优异。针对传统生成对抗网络判别器的标量指导信号稀疏性问题和仅能学习文本局部语义信息的限制,提出了一种基于多头自注意力机制与LeakGAN结合的模型(SALGAN)。首先,采用融入多头自注意力机制的CNN模型作为特征提取器提取特征向量,以增强特征提取能力;其次,判别器提取的特征作为逐步指导信号发送给生成器以指导生成器生成文本,使得生成的文本更倾向于参考文本;最后,生成器完成文本生成后传递给判别器判断真假,确认文本是否符合人类语言标准。在两个真实数据集COCO图像字幕和EMNLP2017新闻上进行实验,采用BLEU指标进行评估。实验结果表明,将多头自注意力机制融入CNN模型后文本包含全局语义信息,CNN模型的特征提取性能有明显的提升。

关键词：生成对抗网络(GAN) 多头自注意力机制文本生成深度学习门控循环单元(GRU) 自然语言处理

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融合知识图谱与图卷积网络的混合推荐模型

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计算机科学与探索 2022年第6期16卷 1343-1353页

作者：郭晓旺夏鸿斌刘渊江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

针对当前多数基于知识图谱的推荐模型未能充分对用户特征建模,且未考虑知识图谱中实体间的邻域关系的问题,提出了一种融合知识图谱与图卷积网络的混合推荐模型(HKC)。首先,利用KGCN算法捕捉项目间的相关性,通过邻域聚合计算得到项目的... 详细信息

针对当前多数基于知识图谱的推荐模型未能充分对用户特征建模,且未考虑知识图谱中实体间的邻域关系的问题,提出了一种融合知识图谱与图卷积网络的混合推荐模型(HKC)。首先,利用KGCN算法捕捉项目间的相关性,通过邻域聚合计算得到项目的特征向量;然后,通过协作传播提取知识图谱中与用户相联系的实体,使用交替学习的方式同时优化模型预测单元和知识图谱嵌入单元,通过交互单元计算得到用户的特征向量;最后,将用户特征向量和项目特征向量送入预测环节,通过向量的内积运算以及归一化操作计算用户与项目的交互概率。在三种公开数据集上与七个基线模型进行了对比实验,在MovieLens-1M数据集上,AUC提升了0.25%~37.41%,ACC提升了0.78%~49.44%;在Book-Crossing数据集上,AUC提升了0.04%~19.38%,ACC提升了6.49%~18.60%;在***数据集上,AUC提升了1.33%~33.50%,ACC提升了0.36%~30.66%。实验结果表明,提出的混合推荐模型与其他具有代表性的推荐模型相比具有良好的推荐性能。

关键词：推荐系统知识图谱交替学习邻域聚合

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耦合演化采样和深度解码的可解释网络流量异常检测模型

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智能系统学报 2023年第5期18卷 1070-1078页

作者：孙俊谢振平王洪波江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122 拓尔思天行网安信息技术有限责任公司北京100089

针对现有网络流量异常检测模型缺乏可解释性的问题,本研究提出了耦合演化采样和深度解码的可解释网络流量异常检测模型。首先,引入演化采样学习抽取代表特征样本,依此实现了强可解释性的样本编码过程;其次,构建了可解释的演化采样样本... 详细信息

针对现有网络流量异常检测模型缺乏可解释性的问题,本研究提出了耦合演化采样和深度解码的可解释网络流量异常检测模型。首先,引入演化采样学习抽取代表特征样本,依此实现了强可解释性的样本编码过程;其次,构建了可解释的演化采样样本编码过程和不可解释的深度神经网络解码过程的耦合学习模型;最后,使用样本编码结果和重构误差进行异常检测。在NSL-KDD和CICIDS2017数据集上与现有方法的实验比较结果表明,该方法可显著提升模型可解释性和模型规模效率,并能取得与现有最优方法同等水平的检测性能。此外,上述新的学习策略,也可为可解释机器学习方法研究提供一种极具特色的技术方案参考。

关键词：机器学习无监督学习流量异常检测深度神经网络可解释性演化采样深度编码自编码器

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跨层融合和感受野扩增的SSD目标检测算法

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计算机科学 2023年第3期50卷 231-237页

作者：张卫良陈秀宏江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

鉴于SSD(Single Shot Multibox Detector)不同层缺乏信息的交互以及模型感受野的限制,提出了一种改进的SSD目标检测算法——ESSD(Enhanced SSD),以提高目标检测的准确性。首先,使用SSD模型中原有的多尺度特征图,利用FPN(Feature Pyramid... 详细信息

鉴于SSD(Single Shot Multibox Detector)不同层缺乏信息的交互以及模型感受野的限制,提出了一种改进的SSD目标检测算法——ESSD(Enhanced SSD),以提高目标检测的准确性。首先,使用SSD模型中原有的多尺度特征图,利用FPN(Feature Pyramid Networks)的思想,设计了一种跨层信息交互模块,在增强了不同层的语义信息能力的同时减小了不同层的信息差异。然后,为了提高模型的感受野和多尺度检测能力,设计了一种感受野扩增模块。最后,采用批处理归一化层缩短训练时间,以提高模型的收敛速度。为了评价ESSD的有效性,在PASCAL VOC2007测试集以及PASCAL VOC2012测试集上进行了实验。实验结果表明,在PASCAL VOC2007数据集上其mAP为82.1%且检测速度为15.7FPS,相比原有的SSD512,其mAP提升了2.3%;在PASCAL VOC2012测试集上其mAP达到了80.6%,也比SSD512高2.1%。实验证明了ESSD检测器在达到较高检测精度的情况下,仍然可以满足实时性。

关键词：目标检测信息融合感受野多尺度 SSD

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基于共享隐空间的多视角SVM

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控制与决策 2021年第3期36卷 534-542页

作者：姜志彬周洁张远鹏王士同江南大学数字媒体学院江苏无锡214122 南通大学医学信息学系江苏南通226019 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

传统的单视角方法对来自不同场景不同形式的多视角样本难以获得较好的分类性能,因此多视角学习成为近年来的热门研究课题并被广泛研究.在多视角学习中,可能存在这样一种特殊现象,即来自不同视角相同类的样本间的差异比来自同一视角不同... 详细信息

传统的单视角方法对来自不同场景不同形式的多视角样本难以获得较好的分类性能,因此多视角学习成为近年来的热门研究课题并被广泛研究.在多视角学习中,可能存在这样一种特殊现象,即来自不同视角相同类的样本间的差异比来自同一视角不同类的样本间的差异大,这给多视角学习带来很大挑战,并导致多视角学习效果变差.鉴于此,首先利用Parzen窗技术构建共享隐空间,并将共享隐空间联合原始空间得到扩展空间,进行多视角学习,能够很好应对上述特殊现象;然后利用支持向量机(SVM),提出一种新型的多视角学习方法,即基于共享隐空间的多视角SVM;最后通过在人工和真实的多视角数据集上的实验验证了所提方法在应对上述挑战时具有很好的实验效果.

关键词：多视角学习 Parzen窗共享隐空间扩展空间支持向量机

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多检测器融合的深度相关滤波视频多目标跟踪算法

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计算机科学 2022年第8期49卷 184-190页

作者：沈祥培丁彦蕊江苏省媒体设计与软件技术重点实验室(江南大学) 江苏无锡214122 江南大学理学院江苏无锡214122

在检测跟踪任务中,检测器存在误检和漏检目标的问题,导致依赖检测信息的视频多目标跟踪算法出现大量误跟和漏跟目标,这种漏跟和误跟会持续几十帧,降低了跟踪精度,为此提出了一种多检测器融合的深度相关滤波视频多目标跟踪算法。该算法... 详细信息

在检测跟踪任务中,检测器存在误检和漏检目标的问题,导致依赖检测信息的视频多目标跟踪算法出现大量误跟和漏跟目标,这种漏跟和误跟会持续几十帧,降低了跟踪精度,为此提出了一种多检测器融合的深度相关滤波视频多目标跟踪算法。该算法融合多个检测器的信息,提出了一种新型融合机制,减少单个检测器的不足带来的漏检、误检数目,打破了单个检测器性能的局限性,使新生目标的获取更加可靠。此外,采用深度相关滤波算法ECO对目标进行逐个跟踪,并在原有ECO算法的基础上提出了一系列的改进方法,从而更贴合视频多目标跟踪任务,减少目标的漏跟数和身份标签跳变数。在MOT17数据集上进行实验,结果表明,与传统的视频多目标跟踪方法IOU17相比,所提算法的MOTA值从47.6提高至50.3,证明了所提方法在多目标跟踪研究上取得了很大的突破。

关键词：多目标跟踪多检测器融合深度相关滤波检测跟踪

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一种新的人眼视觉运动认知特性实验分析方法

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计算机工程 2022年第11期48卷 266-274,283页

作者：李婷婷谢振平江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 江苏省媒体设计与软件技术重点实验室江苏无锡214122

视觉感知过程源于对象自身的大范围拓扑性质,而场景对象发生运动状态变化时,其所在空间的大范围拓扑关系也将随之改变。为探索大范围拓扑性质和运动性质同时改变时人眼视觉的认知优先特性,基于虚拟现实技术及眼动跟踪技术,通过构建虚拟... 详细信息

视觉感知过程源于对象自身的大范围拓扑性质,而场景对象发生运动状态变化时,其所在空间的大范围拓扑关系也将随之改变。为探索大范围拓扑性质和运动性质同时改变时人眼视觉的认知优先特性,基于虚拟现实技术及眼动跟踪技术,通过构建虚拟驾驶及眼动轨迹分析实验平台,结合拓扑复杂度和空间拓扑关系概念分别探讨二维和三维空间中人眼视知觉对物体运动的认知特性。在此基础上,采用响应面分析方法设计场景中自变量因子的随机实验数值,通过可视化方法对比多组认知场景的无感反馈眼动监测结果。实验结果表明,在Tobii眼动仪采集的545个眼动数据中,发生在运动物体上的数据有516个,相比于物体自身属性的大范围拓扑性质变化,人眼视知觉过程更优先识别物体运动的大范围空间拓扑关系变化。该运动认知优先特性为可靠人工智能驾驶中的视觉注视预测技术提供了新的研究思路,同时验证了所提实验分析方法的有效性。

关键词：人眼视觉拓扑知觉理论空间拓扑关系运动认知眼动跟踪轨迹虚拟驾驶建模

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基于异构邻域聚合的协同过滤推荐算法

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模式识别与人工智能 2021年第8期34卷 712-722页

作者：夏鸿斌陆炜刘渊江南大学人工智能与计算机学院无锡214122 江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室无锡214122

传统的协同过滤算法使用one-hot编码生成的特征向量信息量稀少,对异构行为数据仅挖掘不同行为间的联系而忽略用户间行为的联系.针对上述问题,文中提出基于异构邻域聚合的协同过滤推荐算法.首先,使用图对用户和项目的异构交互进行建模,... 详细信息

传统的协同过滤算法使用one-hot编码生成的特征向量信息量稀少,对异构行为数据仅挖掘不同行为间的联系而忽略用户间行为的联系.针对上述问题,文中提出基于异构邻域聚合的协同过滤推荐算法.首先,使用图对用户和项目的异构交互进行建模,并利用图的连通特性构建邻域.然后,使用轻量级图卷积方法整合邻域信息,融入目标用户和目标项目的特征向量.最后,将融合邻域信息的用户与项目的特征向量输入多任务异构网络进行训练,通过丰富特征向量信息的方法缓解数据稀疏问题.在数据集上的实验证实文中算法的性能较优.

关键词：异构数据邻域聚合协同过滤推荐系统图神经网络

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