检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2024年第12期35卷 5725-5740页

作者：张瑞麟杜晋华尹浩清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

联邦学习是一种新型的分布式机器学习范式,它在满足用户隐私和数据保密性要求的前提下,充分利用众多分散客户端的计算能力及其本地数据联合训练机器学习模型.在跨设备联邦学习场景下,客户端通常由数千甚至万级别的移动设备或端侧设备组... 详细信息

联邦学习是一种新型的分布式机器学习范式,它在满足用户隐私和数据保密性要求的前提下,充分利用众多分散客户端的计算能力及其本地数据联合训练机器学习模型.在跨设备联邦学习场景下,客户端通常由数千甚至万级别的移动设备或端侧设备组成,由于通信和计算成本的限制,聚合服务器在每个训练轮次中仅选择少量客户端加入训练.几种被广泛应用的联邦优化算法均采用完全随机的客户端选择算法,但这被证明有着很大的优化空间.近年来,如何高效可靠地从海量异构客户端中选择合适的集合参与训练,以优化联邦学习协议的资源消耗和模型性能被广泛研究,但仍没有文献对这一关键问题进行综合调研.需要对跨设备联邦学习的客户端选择算法研究进行全面调研.具体地,形式化描述客户端选择问题,然后给出对选择算法的分类并逐一深入讨论分析.最后,讨论客户端选择算法的一些未来研究方向.

关键词：跨设备联邦学习客户端选择组合优化效用理论

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处理含大量非分层介质结构的悬浮随机行走电容提取算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年第3期36卷 435-442页

作者：宋明烨杨明喻文健清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

为了解决包含大量非分层介质的随机行走电容提取算法预处理时间过长的问题,提出一种优化算法.本文算法一共有2步:首先基于八分块立方体即时采样技术,提出处理复杂非分层介质的等效介电常数计算方法;然后基于网格的空间管理技术,减少随... 详细信息

为了解决包含大量非分层介质的随机行走电容提取算法预处理时间过长的问题,提出一种优化算法.本文算法一共有2步:首先基于八分块立方体即时采样技术,提出处理复杂非分层介质的等效介电常数计算方法;然后基于网格的空间管理技术,减少随机行走电容提取的预处理时间.针对不同的电容提取应用场景,还提供了选择不同非分层介质空间管理策略的建议.在多个来自集成电路设计版图的互连结构上的实验结果表明,所提算法在保证电容提取精度与随机行走运行效率的同时,显著地加快了非分层介质空间管理构造以及随机行走算法的预处理时间;在含有超过70万非分层介质的测例上,与现有算法相比,该算法使非分层介质的空间管理构造时间最多加速420倍,并使整个预处理时间从114s减少到30s.

关键词：电容提取随机行走非分层介质空间管理

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知识库问答研究进展与展望

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计算机学报 2023年第3期46卷 512-539页

作者：曹书林史佳欣侯磊李涓子清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

基于知识库的问答(Question Answeringover Knowledge Base,KBQA)是问答系统的重要组成部分,要求计算机正确理解自然语言问题的语义,并从知识库中提取问题的答案.早期研究主要关注仅涉及到单个关系三元组的简单问答,近年来,随着以深度... 详细信息

基于知识库的问答(Question Answeringover Knowledge Base,KBQA)是问答系统的重要组成部分,要求计算机正确理解自然语言问题的语义,并从知识库中提取问题的答案.早期研究主要关注仅涉及到单个关系三元组的简单问答,近年来,随着以深度学习为代表的表示学习技术在简单问答任务的成功应用,研究重点逐渐转移到需要复杂推理能力的推理问答上.本文将对现有知识库问答的研究进展进行综述,先总结简单问答和推理问答两类任务各自的问题和挑战,然后对近年来与知识库问答相关的数据集进行多维度的分析和比较,接下来对两类任务的代表性方法进行系统性归纳介绍并分析各类方法的优缺点,最后对未来的研究方向进行展望.

关键词：知识库问答系统机器推理可解释性人工智能

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轻量级链式验证的网络传输层安全性增强方法

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软件学报 2024年第5期35卷 2503-2521页

作者：冯学伟徐恪李琦杨宇翔朱敏付松涛清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心(清华大学) 北京100084 清华大学网络科学与网络空间研究院北京100084 中关村实验室北京100081

传输层是网络协议栈的关键组成部分,负责为不同主机间的应用程序提供端到端的服务.已有的传输层协议如TCP等为用户提供了基本的差错控制和确认应答等安全保护机制,在一定程度上保证了不同主机间应用程序收发报文的一致性.但现有的传输... 详细信息

传输层是网络协议栈的关键组成部分,负责为不同主机间的应用程序提供端到端的服务.已有的传输层协议如TCP等为用户提供了基本的差错控制和确认应答等安全保护机制,在一定程度上保证了不同主机间应用程序收发报文的一致性.但现有的传输层安全保护机制存在严重的缺陷,如TCP报文的序列号容易被猜测推理,报文校验和的计算依赖于有漏洞的补码求和算法等.这导致现有的传输层安全机制并不能保证报文的完整性和安全性,从而允许一个远程的攻击者伪造出一个报文,注入到目标网络流中,对目标网络流形成污染或攻击.针对传输层的攻击发生在网络协议栈的基础层次,可以旁路掉上层应用的安全保护机制,对网络基础设施造成严重的危害.深入研究近年来针对网络协议栈的各种攻击和相关安全漏洞,提出一种基于轻量级链式验证的传输层安全性增强方法LightCTL.所提方法基于哈希验证的方式,使TCP连接双方能够对传输层报文形成彼此可验证的共识,避免攻击者或中间人窃取和伪造敏感信息,从而解决网络协议栈面临的典型安全威胁,包括基于序列号推理的TCP连接重置攻击、TCP劫持攻击、SYN洪泛攻击、中间人攻击、报文重放攻击等.LightCTL不需要修改中间网络设备如路由器等的协议栈,只需对终端协议栈中的校验和相关部分进行修改,因此方法易于部署,同时显著提升了网络系统的安全性.

关键词：计算机网络网络传输层链式验证恶意报文注入

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可验证布隆过滤器:加速区块链中的不存在查询与证明

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中国科学（信息科学） 2023年第12期53卷 2386-2405页

作者：徐松松过晓冰徐恪清华大学计算机科学与技术系北京 100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京 100084 联想研究院北京 100085

传统基于区块链的"真实存储"系统在过滤"无效查询请求"时忽略了提供"不存在证明",恶意节点可以随时对指定用户发动拒绝服务攻击.本文提出了可验证布隆过滤器的一种构建方式,基于布隆过滤器快速过滤无效... 详细信息

传统基于区块链的"真实存储"系统在过滤"无效查询请求"时忽略了提供"不存在证明",恶意节点可以随时对指定用户发动拒绝服务攻击.本文提出了可验证布隆过滤器的一种构建方式,基于布隆过滤器快速过滤无效查询请求的同时能有效提供证据证明数据不存在;此外,针对证明过程中可能造成的隐私泄露问题,本文提出了"隐秘的可验证布隆过滤器"和"数据混淆"两种方式,前者确保每个"不存在证明"只会泄露布隆过滤器的一位置零位,减少了数据泄露量;后者则是在前者的基础上进一步降低用户从泄露的布隆过滤器中推测出真实内容准确率.实验数据表明,当无效查询请求量占比为35％时,读取性能提升大约30％;当无效查询请求量占比为95％时,读取性能可提升十倍以上.

关键词：区块链可验证布隆过滤器可认证数据结构不存在证明隐私保护

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家具布局样例引导的插座布局算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2023年第2期35卷 195-202页

作者：谈皓张少魁徐妙张松海清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学美术学院北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

插座布局设计是住宅室内设计中必不可少的一环,其安装位置直接关系到家具的布局安排.针对三维住宅场景提出了一种插座自动布局算法.基于家具布局样例和相关建筑条例,首先,对插座的安全约束、使用需求和被遮挡情况进行数学建模;其次,通... 详细信息

插座布局设计是住宅室内设计中必不可少的一环,其安装位置直接关系到家具的布局安排.针对三维住宅场景提出了一种插座自动布局算法.基于家具布局样例和相关建筑条例,首先,对插座的安全约束、使用需求和被遮挡情况进行数学建模;其次,通过最大后验估计计算出同时满足安全性、必要性和通用性的插座位置;最后,综合美观性约束确定房间整体的插座布局方案.通过李克特量表调查用户对插座布局方案在合理性、实用性和通用性等维度上的综合评分,该算法生成的方案得分高于由专业设计师设计的方案,表明该算法结果可为室内装修设计提供参考.

关键词：插座布局三维场景合成住宅室内设计

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基于物理的可微渲染综述

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中国图象图形学报 2024年第10期29卷 2912-2925页

作者：邢健开徐昆普适计算教育部重点实验室北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084 清华大学计算机系北京100084

可微渲染技术是当前计算机图形学与计算机视觉方向的研究热点,其目标是将计算机图形学中的渲染流水线进行可微化改造以支持计算渲染的输出图像关于输入参数如几何、材质等参数的梯度。结合渲染图像与目标图像之间的损失函数,可微渲染允... 详细信息

可微渲染技术是当前计算机图形学与计算机视觉方向的研究热点,其目标是将计算机图形学中的渲染流水线进行可微化改造以支持计算渲染的输出图像关于输入参数如几何、材质等参数的梯度。结合渲染图像与目标图像之间的损失函数,可微渲染允许在生成式分析的框架中,通过梯度下降的方式从图像中推理出场景参数,是解决三维重建、逆向渲染等领域问题的有效方法,并在虚拟现实、自动驾驶等领域有着广泛的应用前景。基于物理的可微渲染旨在对基于物理的渲染管线进行可微化改造,主要涉及对场景几何和材质的表达,以及光路传输模拟过程的梯度计算方法。本文对近年来基于物理的可微渲染领域的发展情况进行了调研,总结了基于物理的可微渲染研究进展。首先总体介绍正向渲染和可微渲染的计算方法;然后介绍如何针对具体的几何、材质以及相机的表达方式进行梯度计算;讨论如何提高可微渲染的效率和鲁棒性;展示可微渲染如何应用于实际任务中;最后本文展望了可微渲染的发展趋势,期望推动该领域的进一步发展。

关键词：渲染可微渲染逆向渲染光线跟踪三维重建

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TVM_(T):基于TVM的高性能神经网络训练编译器

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中国科学：信息科学 2023年第12期53卷 2458-2471页

作者：曾军寇明阳郑惜元姚海龙孙富春清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

随着深度学习应用的快速发展,神经网络模型的参数量变得越来越大,这意味着训练一个可用的神经网络模型需要更多的算力和更长的计算时间,因此如何提升神经网络训练的效率至关重要.然而训练效率在很大程度上取决于硬件后端和编译器.为了... 详细信息

随着深度学习应用的快速发展,神经网络模型的参数量变得越来越大,这意味着训练一个可用的神经网络模型需要更多的算力和更长的计算时间,因此如何提升神经网络训练的效率至关重要.然而训练效率在很大程度上取决于硬件后端和编译器.为了提升神经网络训练的性能,编译器的效率亟待提升,而这主要取决于计算图的优化、算子级别的优化和代码生成.主流的神经网络训练框架(如TensorFlow,PyTorch)使用了供应商特定的、通过手工设计算子获得的算子库.然而,手工设计算子浪费了大量的算子级别的优化空间,因此研究人员提出了TVM.作为一个端到端的编译器,TVM实现了算子级的自动优化,比现有框架进一步提高了性能.此外,TVM支持从多种神经网络框架中导入神经网络模型,并在不同主流硬件后端上部署.然而,TVM的注意力集中于提升神经网络推理任务的性能,并不支持神经网络的训练.本文提出了TVM_(T),第一个基于TVM、支持神经网络训练的端到端编译器.为了支持神经网络训练,本文提出了以下方法.(1)合并损失函数到现有的计算图中,以支持前向和后向传播;(2)在训练过程中采用设备到主机的机制来更新权重参数;(3)集成了最先进的张量程序调优器,以自动优化神经网络训练程序.实验结果表明,与PyTorch相比,TVM_(T)在Intel CPU和NVIDIA GPU上的神经网络训练性能达到了最高4.88倍的提升;与TensorFlow相比,TVM_(T)在Intel CPU和NVIDIA GPU上的神经网络训练性能达到了最高11.5倍的提升.

关键词：神经网络编译器神经网络训练算子自动优化参数更新反向传播

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基于对齐遗忘机制的信息不平衡图像翻译

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中国科学（信息科学） 2023年第8期53卷 1593-1607页

作者：舒叶芷夏萌霏李强张国鑫万鹏飞郑文刘永进清华大学计算机科学与技术系北京100084 快手北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心北京100084

作为图像处理领域的热点技术,图像翻译可将图像由源域迁移至目标域,实现图像风格的转换.然而,在诸如真实人脸与卡通人脸、街道实景与街景分割图等图像翻译应用中,源域与目标域间往往存在巨大差距,域间的冗余信息和不一致特征会增加转换... 详细信息

作为图像处理领域的热点技术,图像翻译可将图像由源域迁移至目标域,实现图像风格的转换.然而,在诸如真实人脸与卡通人脸、街道实景与街景分割图等图像翻译应用中,源域与目标域间往往存在巨大差距,域间的冗余信息和不一致特征会增加转换的难度,降低转换质量.本文提出对齐遗忘机制并设计多个损失函数,通过构建简易高效的信息不平衡图像翻译算法框架,实现了域编码与域解码.具体地,在将源域和目标域信息对齐映射至共享语义空间后,本文在对齐遗忘机制中使用互信息(mutual information)删除域间不一致特征,同时保留相同特征.实验结果表明,本文方法可有效剔除冗余信息,提高域间信息一致性.此外,本文在多个代表性信息不平衡图像数据集上验证了新算法较已有算法的优越性.

关键词：图像处理图像翻译生成对抗网络不平衡信息注意力机制

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ReChorus:综合高效易扩展的轻量级推荐算法框架

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软件学报 2022年第4期33卷 1430-1438页

作者：王晨阳任一马为之张敏刘奕群马少平清华大学计算机科学与技术系北京100084 北京信息科学与技术国家研究中心(清华大学) 北京100084

近年来,各种各样的推荐算法层出不穷,特别是深度学习的发展,极大地推动了推荐系统的研究.然而,各个推荐算法在实现细节、评价方式、数据集处理等方面存在众多差异,越来越多的研究者开始对推荐领域的可复现性产生担忧.为了帮助缓解上述问... 详细信息

近年来,各种各样的推荐算法层出不穷,特别是深度学习的发展,极大地推动了推荐系统的研究.然而,各个推荐算法在实现细节、评价方式、数据集处理等方面存在众多差异,越来越多的研究者开始对推荐领域的可复现性产生担忧.为了帮助缓解上述问题,基于PyTorch实现了一个综合、高效、易扩展的轻量级推荐算法框架ReChorus,意为构建一个推荐算法的“合唱团”.ReChorus框架中实现了多种不同类型的推荐算法,类别涵盖常规推荐、序列推荐、引入知识图谱的推荐、引入时间动态性的推荐等;同时,对于一些常见的数据集也提供统一的预处理范式.相比其他推荐系统库,ReChorus在保证综合高效的基础上尽可能做到了轻量实用,同时具有较高的可扩展性,尤其以方便学术研究为导向,非常容易上手实现新的模型.不同的推荐算法在ReChorus框架中能够在相同的实验设定下进行训练和评测,从而实现推荐算法间的有效对比.该项目目前已在GitHub发布:https://***/THUwangcy/ReChorus.

关键词：推荐系统深度学习可复现性推荐算法框架软件工具包

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