检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2019年第5期46卷 169-174页

作者：李杰凌兴宏伏玉琛刘全苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 软件新技术与产业化协同创新中心南京210000

异步深度强化学习能够通过多线程技术极大地减少学习模型所需要的训练时间。然而作为异步深度强化学习的一种经典算法,异步优势行动者-评论家算法没有充分利用某些具有重要价值的区域信息,网络模型的学习效率不够理想。针对此问题,文中... 详细信息

异步深度强化学习能够通过多线程技术极大地减少学习模型所需要的训练时间。然而作为异步深度强化学习的一种经典算法,异步优势行动者-评论家算法没有充分利用某些具有重要价值的区域信息,网络模型的学习效率不够理想。针对此问题,文中提出一种基于视觉注意力机制的异步优势行动者-评论家模型。该模型在传统异步优势行动者-评论家算法的基础上引入了视觉注意力机制,通过计算图像各区域点的视觉重要性值,利用回归、加权等操作得到注意力机制的上下文向量,从而使Agent将注意力集中于面积较小但更具丰富价值的图像区域,加快网络模型解码速度,更高效地学习近似最优策略。实验结果表明,与传统的异步优势行动者-评论家算法相比,该模型在基于视觉感知的决策任务上具有更好的性能表现。

关键词：异步深度强化学习视觉注意力机制行动者-评论家异步优势行动者-评论家

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IP语音电话仿真实验设计与实现

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实验室研究与探索 2019年第1期38卷 95-98,102页

作者：唐灯平凌兴宏王林苏州大学文正学院江苏苏州215006 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

随着因特网的普及,IP语音电话以其众多优点被广泛采用。学生在掌握IP语音电话工作原理基础上需要熟练掌握IP语音电话网络组建及配置过程。在实验条件有限、学生不能完成该实验情况下,采用模拟仿真技术能够使学生体验IP语音电话搭建配置... 详细信息

随着因特网的普及,IP语音电话以其众多优点被广泛采用。学生在掌握IP语音电话工作原理基础上需要熟练掌握IP语音电话网络组建及配置过程。在实验条件有限、学生不能完成该实验情况下,采用模拟仿真技术能够使学生体验IP语音电话搭建配置过程。采用Packet Tracer仿真软件模拟设置工作场景,搭建网络拓扑结构,并对网络进行详细配置,最终对实验效果进行验证。实践证明,模拟仿真技术提高学生动手能力,达到较好教学效果。为高校教师开展类似实验提供借鉴意义。

关键词： Packet Tracer仿真软件 IP语音电话动态主机配置协议

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强化学习与生成式对抗网络结合方法研究进展

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计算机工程与应用 2019年第10期55卷 36-44页

作者：吴宏杰戴大东傅启明陈建平陆卫忠苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006 苏州科技大学江苏省建筑智慧节能重点实验室江苏苏州215009 苏州市移动网络技术与应用重点实验室江苏苏州215009

强化学习和生成式对抗网络是近年来人工智能领域的两个热门主题,在众多领域表现非常出色。近期出现较多关于两者结合的工作与报道,将强化学习交互式学习的优点与生成式对抗网络的启发自博弈思想相互融合。对两者结合的最新进展进行了梳... 详细信息

强化学习和生成式对抗网络是近年来人工智能领域的两个热门主题,在众多领域表现非常出色。近期出现较多关于两者结合的工作与报道,将强化学习交互式学习的优点与生成式对抗网络的启发自博弈思想相互融合。对两者结合的最新进展进行了梳理、比较与实验分析。对强化学习与生成式对抗网络的理论进行了概述;从强化学习改进生成式对抗网络、生成式对抗网络改进强化学习两个研究方向进行了阐述与比较,通过实验方式分析了这些方法在自然语言、机器控制领域的应用情况;展望了可能的发展趋势。

关键词：强化学习生成式对抗网络深度学习人工智能

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面向事件抽取的深度与主动联合学习方法

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中文信息学报 2018年第6期32卷 98-106页

作者：邱盈盈洪宇周文瑄姚建民朱巧明苏州大学江苏省计算机信息处理重点实验室江苏苏州215006

事件抽取旨在从非结构化的文本中抽取出事件的信息,并以结构化的形式予以呈现。监督学习作为基础的事件抽取方法往往受制于训练语料规模小、类别分布不平衡和质量参差不齐的问题。同时,传统基于特征工程的事件抽取方法往往会产生错误传... 详细信息

事件抽取旨在从非结构化的文本中抽取出事件的信息,并以结构化的形式予以呈现。监督学习作为基础的事件抽取方法往往受制于训练语料规模小、类别分布不平衡和质量参差不齐的问题。同时,传统基于特征工程的事件抽取方法往往会产生错误传递的问题,且特征工程较为复杂。为此,该文提出了一种联合深度学习和主动学习的事件抽取方法。该方法将RNN模型对触发词分类的置信度融入在主动学习的查询函数中,以此在主动学习过程中提高语料标注效率,进而提高实验的最终性能。实验结果显示,这一联合学习方法能够辅助事件抽取性能的提升,但也显示,联合模式仍有较高的提升空间,有待进一步思考和探索。

关键词：事件抽取深度学习主动学习循环神经网络

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基于多示例遗传神经网络的室内PM_(2.5)预测

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计算机应用与软件 2019年第5期36卷 235-241页

作者：陈成吴宏杰柳维生傅启明汤烨苏州科技大学电子与信息工程学院江苏苏州215009 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006 苏州市立医院(北区) 江苏苏州215000

在医疗环境中病员在室内停留的时间占全天的80%以上,因此开展室内空气质量的研究对病员康复具有重要意义。现有的PM_(2.5)预测方法主要存在两个问题:样本采集粒度与预测粒度不一致;对室内PM_(2.5)预测的相关特征研究不足。对此提出一种... 详细信息

在医疗环境中病员在室内停留的时间占全天的80%以上,因此开展室内空气质量的研究对病员康复具有重要意义。现有的PM_(2.5)预测方法主要存在两个问题:样本采集粒度与预测粒度不一致;对室内PM_(2.5)预测的相关特征研究不足。对此提出一种基于多示例遗传神经网络的PM_(2.5)预测方法。利用多示例机制有效解决采样间隔与预测时间的平衡问题,并引入与室内环境质量密切相关的通风率特征。以空气质量敏感的医疗单位中采集的实际数据进行验证。实验结果表明,该方法的相对误差为5.60%,比传统遗传神经网络降低7.55%,比支持向量回归方法降低5.98%,比随机森林方法低8.36%,比线性回归低7.66%,比决策树低14.69%,比LASSO回归低8.21%。

关键词：多示例 PM2.5预测神经网络遗传算法

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基于多模型的新闻标题分类

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中文信息学报 2018年第10期32卷 69-77页

作者：董孝政宋睿洪宇朱芬红朱巧明苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

该文研究中文新闻标题的领域分类方法(domain-oriented headline classification,DHC)。现有研究将DHC限定为一种短文本分类问题,并将传统分类模型和基于卷积神经网络的分类模型应用于这一问题的求解。然而,这类方法忽视了新闻标题的内... 详细信息

该文研究中文新闻标题的领域分类方法(domain-oriented headline classification,DHC)。现有研究将DHC限定为一种短文本分类问题,并将传统分类模型和基于卷积神经网络的分类模型应用于这一问题的求解。然而,这类方法忽视了新闻标题的内在特点,即为"标题是建立在凝练全文且弱相关的词语之上的一种强迫性的语义表述"。目前,融合了序列化记忆的循环神经网络在语义理解方面取得了重要成果。借助这一特点,该文将长短时记忆网络模型(long-short term memory,LSTM)及其变型——门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)也应用于标题的语义理解与领域分类,实验验证其性能可达81%的F1值。此外,该文对目前前沿的神经网络分类模型进行综合分析,尝试寻找各类模型在DHC任务上共有的优势和劣势。通过对比"全类型多元分类"与"单类型二元分类",发现在领域性特征较弱和领域歧义性较强的样本上,现有方法难以取得更为理想的结果(F1值<81%)。借助上述分析,该文旨在推动DHC研究在标题语言特性上投入更为充分的关注。

关键词：领域标题分类卷积神经网络循环神经网络

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多媒体数据的知识关联与理解专题前言

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软件学报 2019年第4期30卷 865-866页

作者：蒋树强刘青山孙立峰李波中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室北京100190 江苏省大数据分析技术重点实验室(南京信息工程大学自动化学院) 江苏南京210044 清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京航空航天大学计算机学院北京100191

近年来,不同来源的多媒体数据产生量剧增,成为用户信息获取、信息交换与信息消费的主要对象,多媒体数据具有广泛的应用需求和重大的应用价值.相对于其他数据类型,图像、视频等多媒体数据具有关系繁杂、冗余性强、信息隐藏深、全面理解... 详细信息

近年来,不同来源的多媒体数据产生量剧增,成为用户信息获取、信息交换与信息消费的主要对象,多媒体数据具有广泛的应用需求和重大的应用价值.相对于其他数据类型,图像、视频等多媒体数据具有关系繁杂、冗余性强、信息隐藏深、全面理解困难等特点,因此,全面和准确地分析和理解多媒体内容是一个非常重要和具有挑战性的问题.最近,基于知识关联与理解的多媒体计算正逐渐得到研究者的关注,呈现出新的发展动态,这项研究可以使得多媒体内容的分析与理解更加深入,建立从多媒体内容感知到全面认知理解的桥梁.

关键词：多媒体数据知识多媒体内容多媒体计算信息获取信息消费信息交换数据类型

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一种最大置信上界经验采样的深度Q网络方法

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计算机研究与发展 2018年第8期55卷 1694-1705页

作者：朱斐吴文刘全伏玉琛苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500

由深度学习(deep learning,DL)和强化学习(reinforcement learning,RL)结合形成的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)是目前人工智能领域的一个热点.深度强化学习在处理具有高维度输入的最优策略求解任务中取得了很大的突破... 详细信息

由深度学习(deep learning,DL)和强化学习(reinforcement learning,RL)结合形成的深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)是目前人工智能领域的一个热点.深度强化学习在处理具有高维度输入的最优策略求解任务中取得了很大的突破.为了减少转移状态之间暂时的相关性,传统深度Q网络使用经验回放的采样机制,从缓存记忆中随机采样转移样本.然而,随机采样并不考虑缓存记忆中各个转移样本的优先级,导致网络训练过程中可能会过多地采用信息较低的样本,而忽略一些高信息量的样本,结果不但增加了训练时间,而且训练效果也不理想.针对此问题,在传统深度Q网络中引入优先级概念,提出基于最大置信上界的采样算法,通过奖赏、时间步、采样次数共同决定经验池中样本的优先级,提高未被选择的样本、更有信息价值的样本以及表现优秀的样本的被选概率,保证了所采样本的多样性,使智能体能更有效地选择动作.最后,在Atari 2600的多个游戏环境中进行仿真实验,验证了算法的有效性.

关键词：强化学习深度强化学习最大置信上界经验回放深度Q网络

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一种解决连续空间问题的真实在线自然梯度AC算法

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软件学报 2018年第2期29卷 267-282页

作者：朱斐朱海军刘全陈冬火伏玉琛苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省计算机信息处理技术重点实验室(苏州大学) 江苏苏州215006 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 常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500

策略梯度作为一种能够有效解决连续空间决策问题的方法得到了广泛研究,但由于在策略估计过程中存在较大方差,因此,基于策略梯度的方法往往受到样本利用率低、收敛速度慢等限制.针对该问题,在行动者-评论家(actor-critic,简称AC)算法框架... 详细信息

策略梯度作为一种能够有效解决连续空间决策问题的方法得到了广泛研究,但由于在策略估计过程中存在较大方差,因此,基于策略梯度的方法往往受到样本利用率低、收敛速度慢等限制.针对该问题,在行动者-评论家(actor-critic,简称AC)算法框架下,提出了真实在线增量式自然梯度AC(true online incremental natural actor-critic,简称TOINAC)算法.TOINAC算法采用优于传统梯度的自然梯度,在真实在线时间差分(true online time difference,简称TOTD)算法的基础上,提出了一种新型的前向观点,改进了自然梯度行动者-评论家算法.在评论家部分,利用TOTD算法高效性的特点来估计值函数;在行动者部分,引入一种新的前向观点来估计自然梯度,再利用资格迹将自然梯度估计变为在线估计,提高了自然梯度估计的准确性和算法的效率.将TOINAC算法与核方法以及正态策略分布相结合,解决了连续空间问题.最后,在平衡杆、Mountain Car以及Acrobot等连续问题上进行了仿真实验,验证了算法的有效性.

关键词：策略梯度自然梯度行动者-评论家真实在线TD 核方法

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抗遮挡自适应的粒子滤波算法

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系统仿真学报 2018年第9期30卷 3552-3557页

作者：李菊曹明伟余烨夏瑜周立凡常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006 合肥工业大学VCC实验室安徽合肥230009

针对局部遮挡对粒子滤波跟踪算法的影响,提出了抗遮挡自适应的粒子滤波算法。该算法采用矩形作为跟踪窗,在重要性重采样之后,引入K均值聚类(KM聚类)算法,将空间特征与权重分布近似的粒子进行聚类,得到粒子子群,并通过粒子子群估计目标... 详细信息

针对局部遮挡对粒子滤波跟踪算法的影响,提出了抗遮挡自适应的粒子滤波算法。该算法采用矩形作为跟踪窗,在重要性重采样之后,引入K均值聚类(KM聚类)算法,将空间特征与权重分布近似的粒子进行聚类,得到粒子子群,并通过粒子子群估计目标的最终状态。当目标外形变化超过5%时,说明存在遮挡或同色干扰现象,则跟踪窗保持上一帧尺寸不变,否则跟踪窗随着运动目标尺度变化而自适应变化。实验结果表明该算法对局部遮挡和运动目标尺度变化具有较强的鲁棒性。

关键词：抗遮挡 K均值聚类粒子滤波运动目标跟踪

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