检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2024年第6期35卷 3052-3068页

作者：张浩南过洁覃浩宇傅锡豪郭延文计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

人们对图像显示设备高分辨率和逼真视觉感知的需求随着现代信息技术的发展日益增长,这对计算机软硬件提出了更高要求,也为渲染技术在性能与工作负载上带来更多挑战.利用深度神经网络等机器学习技术对渲染图像进行质量改进和性能提升成... 详细信息

人们对图像显示设备高分辨率和逼真视觉感知的需求随着现代信息技术的发展日益增长,这对计算机软硬件提出了更高要求,也为渲染技术在性能与工作负载上带来更多挑战.利用深度神经网络等机器学习技术对渲染图像进行质量改进和性能提升成为了计算机图形学热门的研究方向,其中通过网络推理将低分辨率图像进行上采样获得更加清晰的高分辨率图像是提升图像生成性能并保证高清细节的一个重要途径.而渲染引擎在渲染流程中产生的几何缓存(geometry buffer,G-buffer)包含较多的语义信息,能够帮助网络有效地学习场景信息与特征,从而提升上采样结果的质量.设计一个基于深度神经网络的低分辨率渲染内容的超分方法.除了当前帧的颜色图像,其使用高分辨率的几何缓存来辅助计算并重建超分后的内容细节.所提方法引入一种新的策略来融合高清缓存与低清图像的特征信息,在特定的融合模块中对不同种特征信息进行多尺度融合.实验验证所提出的融合策略和模块的有效性,并且,在和其他图像超分辨率方法的对比中,所提方法体现出明显的优势,尤其是在高清细节保持方面.

关键词：神经网络渲染图像超分几何缓存特征融合

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增量式IHMCAP算法的研究及其应用

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计算机学报 1998年第8期21卷 759-764页

作者：陈兆乾周志华骆斌陈世福南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

增量式IHMCAP算法采用适合于混合型学习的FTART神经网络，成功解决了符号学习与神经网络学习精度之间的均衡性问题．该算法还具有较强的增量学习能力，在给系统增加新的示例时，不用重新生成已有判定树和神经网络，只需进行一遍增量学... 详细信息

增量式IHMCAP算法采用适合于混合型学习的FTART神经网络，成功解决了符号学习与神经网络学习精度之间的均衡性问题．该算法还具有较强的增量学习能力，在给系统增加新的示例时，不用重新生成已有判定树和神经网络，只需进行一遍增量学习即可调整原结构以提高学习精度，效率高，速度快．

关键词：机器学习神经网络混合系统 IHMCAP算法

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基于行为感知的用户画像技术

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浙江大学学报（工学版） 2021年第4期55卷 608-614,638页

作者：尤明辉殷亚凤谢磊陆桑璐南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210023

为了在保护用户隐私的同时构建用户画像,提出基于行为感知的用户画像技术.采用智能手机内置的惯性传感器,可以感知识别用户使用手机的行为(如浏览阅读、打字聊天、通话等).通过识别的用户行为挖掘用户特性,如性别、社交性格、压力状态等... 详细信息

为了在保护用户隐私的同时构建用户画像,提出基于行为感知的用户画像技术.采用智能手机内置的惯性传感器,可以感知识别用户使用手机的行为(如浏览阅读、打字聊天、通话等).通过识别的用户行为挖掘用户特性,如性别、社交性格、压力状态等,构建初步的用户画像.实验结果表明,利用该方法能够较好地识别用户行为并构建用户画像,其中行为识别的准确率为87.2%,针对性别、社交性格、压力状态3个具体用户特性的预测准确率分别为81.8%、72.7%、72.7%.

关键词：智能手机惯性传感器行为感知用户特性挖掘用户画像

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一种基于振动感知的按键识别技术实验

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北京邮电大学学报 2023年第5期46卷 132-138页

作者：李超然谢磊南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

智能手表的屏幕小,按键多,常发生输入错误。而用语音输入容易受到环境噪声的影响并且有隐私泄露的危险。为了解决上述问题,提出了基于振动感知来识别用户按键行为的文本输入方法。通过辨识指关节的敲击,将不同指关节映射到不同的按键上... 详细信息

智能手表的屏幕小,按键多,常发生输入错误。而用语音输入容易受到环境噪声的影响并且有隐私泄露的危险。为了解决上述问题,提出了基于振动感知来识别用户按键行为的文本输入方法。通过辨识指关节的敲击,将不同指关节映射到不同的按键上,对敲击产生的振动信号分类处理,从而解决了在小屏幕上按键输入不便的问题。首先,使用低采样率LPMS-B2模块的加速度计来收集敲击指关节所产生的振动信号;然后设计了信号处理和时频图提取信号特征的方案;最后利用朴素贝叶斯分类方法来识别敲击的位置。实验结果表明,对指关节进行三分类的识别准确率达到90%以上,五分类的识别准确率约为75%。

关键词：智能手表振动感知按键识别时频图朴素贝叶斯分类

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深度学习模型压缩与加速综述

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软件学报 2021年第1期32卷 68-92页

作者：高晗田育龙许封元仲盛计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

随着训练可用数据量的增长与计算平台处理能力的增强,基于深度学习的智能模型能够完成越来越复杂的任务,其在计算机视觉、自然语言处理等人工智能领域已经取得重大的突破.然而,这些深度模型具有庞大的参数规模,与此相伴的可畏的计算开... 详细信息

随着训练可用数据量的增长与计算平台处理能力的增强,基于深度学习的智能模型能够完成越来越复杂的任务,其在计算机视觉、自然语言处理等人工智能领域已经取得重大的突破.然而,这些深度模型具有庞大的参数规模,与此相伴的可畏的计算开销与内存需求使其在计算能力受限平台(例如移动嵌入式设备)的部署中遇到了巨大的困难与挑战.因此,如何在不影响深度学习模型性能的情况下进行模型压缩与加速成为研究热点.首先对国内外学者提出的经典深度学习模型压缩与加速方法进行分析,从参数剪枝、参数量化、紧凑网络、知识蒸馏、低秩分解、参数共享和混合方式这7个方面分类总结;其次,总结对比几种主流技术的代表性方法在多个公开模型上的压缩与加速效果;最后,对于模型压缩与加速领域的未来研究方向加以展望.

关键词：深度学习模型压缩模型加速参数剪枝参数量化紧凑网络

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用于多标记学习的分类器圈方法

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软件学报 2015年第11期26卷 2811-2819页

作者：王少博李宇峰计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

如何利用标记间关系来提高学习性能,是多标记学习领域的一个重要问题.分类器链方法及其变型是解决这类问题的一个有效技术.然而,它的学习过程需要预先给定标记的学习次序,这个信息真实情况难以获得.次序选择不当会导致学习性能提高受限... 详细信息

如何利用标记间关系来提高学习性能,是多标记学习领域的一个重要问题.分类器链方法及其变型是解决这类问题的一个有效技术.然而,它的学习过程需要预先给定标记的学习次序,这个信息真实情况难以获得.次序选择不当会导致学习性能提高受限.针对这个问题,提出用于多标记学习的分类器圈方法.该方法随机生成标记的学习次序,通过圈结构依次迭代地更新每个标记的分类器.实验结果表明,该方法在多个数据集上取得了比分类器链方法以及一系列经典多标记学习方法更好的性能.

关键词：多标记学习标记关系分类器圈分类器链

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基于自引导进化策略的高效自动化数据增强算法

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软件学报 2024年第6期35卷 3013-3035页

作者：朱光辉陈文忠朱振南袁春风黄宜华计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

深度学习在图像、文本、语音等媒体数据的分析任务上取得了优异的性能.数据增强可以非常有效地提升训练数据的规模以及多样性,从而提高模型的泛化性.但是,对于给定数据集,设计优异的数据增强策略大量依赖专家经验和领域知识,而且需要反... 详细信息

深度学习在图像、文本、语音等媒体数据的分析任务上取得了优异的性能.数据增强可以非常有效地提升训练数据的规模以及多样性,从而提高模型的泛化性.但是,对于给定数据集,设计优异的数据增强策略大量依赖专家经验和领域知识,而且需要反复尝试,费时费力.近年来,自动化数据增强通过机器自动设计数据增强策略,已引起了学界和业界的广泛关注.为了解决现有自动化数据增强算法尚无法在预测准确率和搜索效率之间取得良好平衡的问题,提出一种基于自引导进化策略的自动化数据增强算法SGES AA.首先,设计一种有效的数据增强策略连续化向量表示方法,并将自动化数据增强问题转换为连续化策略向量的搜索问题.其次,提出一种基于自引导进化策略的策略向量搜索方法,通过引入历史估计梯度信息指导探索点的采样与更新,在能够有效避免陷入局部最优解的同时,可提升搜索过程的收敛速度.在图像、文本以及语音数据集上的大量实验结果表明,所提算法在不显著增加搜索耗时的情况下,预测准确率优于或者匹配目前最优的自动化数据增强方法.

关键词：深度学习数据增强自动化机器学习自引导进化策略

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分布式采样理论综述

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软件学报 2022年第10期33卷 3673-3699页

作者：凤维明尹一通计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

采样是一类基本的计算问题.从一个解空间中依特定概率分布进行随机采样,这一问题在近似计数、概率推断、统计学习等方面都有着诸多重要的应用.在大数据时代,采样问题的分布式算法与分布式计算复杂性受到越来越多的关注.近年来,有一系列... 详细信息

采样是一类基本的计算问题.从一个解空间中依特定概率分布进行随机采样,这一问题在近似计数、概率推断、统计学习等方面都有着诸多重要的应用.在大数据时代,采样问题的分布式算法与分布式计算复杂性受到越来越多的关注.近年来,有一系列的工作对分布式采样理论展开系统性的研究.综述了分布式采样的重要结论,主要包括有严格理论保障的分布式采样算法、采样问题在分布式模型上的计算复杂性以及采样与推断等问题在分布式计算模型中的相互联系.

关键词：采样分布式计算计算复杂性吉布斯分布马尔可夫链

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一种基于近邻表示的聚类方法

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软件学报 2015年第11期26卷 2847-2855页

作者：周国兵吴建鑫周嵩计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

当今社会处在信息急剧膨胀的时代,数据的规模和维度都在不断增大,传统的聚类方法有很多难以适应这一趋势.尤其是移动计算平台的高速发展,其平台自身的特性限制了算法的内存使用规模,因此,以往的很多方法若不进行改进,在这类平台上将无... 详细信息

当今社会处在信息急剧膨胀的时代,数据的规模和维度都在不断增大,传统的聚类方法有很多难以适应这一趋势.尤其是移动计算平台的高速发展,其平台自身的特性限制了算法的内存使用规模,因此,以往的很多方法若不进行改进,在这类平台上将无法运行.提出了一种基于近邻表示的聚类方法,该方法基于近邻的思想构造出新的表示形式,这种表示可以进行压缩,因此有效地减少了聚类所需要的存储开销.实现了直接对近邻表示压缩后的数据进行聚类的算法,称为Bit k-means.实验结果表明,该方法取得了较好的效果,在提高准确率的同时,大幅度降低了存储空间开销.

关键词：近邻聚类

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任播研究综述

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软件学报 2023年第1期34卷 334-350页

作者：周敏苑郑嘉琦窦万春陈贵海计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

任播通过将相同IP地址分配到多个终端节点上,利用BGP实现最佳路径选择.近年来,随着任播技术发展越来越成熟,任播被广泛运用到DNS和CDN服务上.首先全方位介绍了任播技术,随后讨论了任播技术目前存在的问题并将这些问题归结为3大类:任播... 详细信息

任播通过将相同IP地址分配到多个终端节点上,利用BGP实现最佳路径选择.近年来,随着任播技术发展越来越成熟,任播被广泛运用到DNS和CDN服务上.首先全方位介绍了任播技术,随后讨论了任播技术目前存在的问题并将这些问题归结为3大类:任播推断的不完善,任播性能无法保证,难以控制任播负载均衡.针对这些问题,阐述了国内外最新研究进展,总结了任播研究工作中的相关问题及改进方向,为相关领域的研究者提供有益的参考.

关键词：任播 IP地址站点内容分发网络域名系统

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