检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2024年第6期45卷 210-222页

作者：任永功周平磊张志鹏辽宁师范大学计算机与人工智能学院辽宁大连116029

序列推荐根据目标用户的历史交互序列,预测其可能感兴趣的下一个物品。现有的序列推荐方法虽然可以有效捕获用户的历史交互序列中的长期依赖关系,但是无法为交互序列较短且用户数量庞大的长尾用户提供精确推荐。为了解决此问题,提出了... 详细信息

序列推荐根据目标用户的历史交互序列,预测其可能感兴趣的下一个物品。现有的序列推荐方法虽然可以有效捕获用户的历史交互序列中的长期依赖关系,但是无法为交互序列较短且用户数量庞大的长尾用户提供精确推荐。为了解决此问题,提出了一种基于知识增强对比学习的长尾用户序列推荐算法。首先,基于知识图谱中的丰富实体关系信息,构建一个基于语义的物品相似度度量,分别提取原始序列中物品的协同关联物品。然后,基于不同学习序列提出2种序列增强算子,通过增强自监督信号解决长尾用户序列训练数据不足的问题。最后,通过对比自监督任务和推荐主任务的网络参数共享的联合训练,为长尾用户提供更精确的序列推荐结果。在实际数据集上的实验结果表明,所提算法可以有效提高针对长尾用户的序列推荐精度。

关键词：序列推荐长尾用户知识图谱对比学习

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基于双生成器网络的Data-Free知识蒸馏

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计算机研究与发展 2023年第7期60卷 1615-1627页

作者：张晶鞠佳良任永功辽宁师范大学计算机与人工智能学院辽宁大连116081

知识蒸馏(knowledge distillation,KD)通过最大化近似输出分布使“教师网络”指导“学生网络”充分训练,成为大规模深度网络近端迁移、部署及应用的重要技术.然而,隐私保护意识增强与传输问题加剧使网络训练数据难以获取.如何在Data-Fre... 详细信息

知识蒸馏(knowledge distillation,KD)通过最大化近似输出分布使“教师网络”指导“学生网络”充分训练,成为大规模深度网络近端迁移、部署及应用的重要技术.然而,隐私保护意识增强与传输问题加剧使网络训练数据难以获取.如何在Data-Free的自由环境下,保证压缩网络准确率成为重要的研究方向.Data-Free学生网络学习(data-free learning of student networks,DAFL)模型,建立“教师”端生成器获得与预训练网络分布近似的伪数据集,通过知识蒸馏训练“学生网络”.然而,该框架中生成器构建及优化仍存在2个问题:1)过度信任“教师网络”对缺失真实标签伪样本的判别结果,同时,“教师网络”与“学生网络”优化目标不同,使“学生网络”难以获得准确、一致的优化信息;2)仅依赖于“教师网络”训练损失,导致数据特征多样性缺失,降低“学生网络”泛化性.针对这2个问题,提出双生成器网络架构DG-DAFL(double generators-DAFL),分别建立“教师”与“学生”端生成器并同时优化,实现网络任务与优化目标一致,提升“学生网络”判别性能.进一步,增加双生成器样本分布差异损失,利用“教师网络”潜在分布先验信息优化生成器,保证“学生网络”识别准确率并提升泛化性.实验结果表明,该方法在Data-Free环境中获得了更为有效且更鲁棒的知识蒸馏效果.DG-DAFL方法代码及模型已开源:https://***/LNNU-computer-research-526/***.

关键词：深度神经网络知识蒸馏无数据环境知识蒸馏对抗生成网络生成器

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A3C深度强化学习模型压缩及知识抽取

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计算机研究与发展 2023年第6期60卷 1373-1384页

作者：张晶王子铭任永功辽宁师范大学计算机与人工智能学院辽宁大连116081

异步优势演员评论家(asynchronous advantage actor-critic,A3C)构建一主多从异步并行深度强化学习框架,其在最优策略探索中存在求解高方差问题,使主智能体难以保证全局最优参数更新及最佳策略学习.同时,利用百万计算资源构建的大规模... 详细信息

异步优势演员评论家(asynchronous advantage actor-critic,A3C)构建一主多从异步并行深度强化学习框架,其在最优策略探索中存在求解高方差问题,使主智能体难以保证全局最优参数更新及最佳策略学习.同时,利用百万计算资源构建的大规模并行网络,难以部署低功耗近端平台.针对上述问题,提出紧凑异步优势演员评论家(Compact_A3C)模型,实现模型压缩及知识抽取.该模型冻结并评价A3C框架中所有子智能体学习效果,将评价结果转化为主智能体更新概率,保证全局最优策略获取,提升大规模网络资源利用率.进一步,模型将优化主智能体作为“教师网络”,监督小规模“学生网络”前期探索与策略引导,并构建线性衰减损失函数鼓励“学生网络”对复杂环境自由探索,强化自主学习能力,实现大规模A3C模型知识抽取及网络压缩.建立不同压缩比“学生网络”,在流行Gym Classic Control与Atari 2600环境中达到了与大规模“教师网络”一致的学习效果.模型代码公布在https://***/meadewaking/Compact_A3C.

关键词：强化学习深度强化学习演员评论家模型异步优势演员评论家模型模型压缩

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跨模态局部对应感知的点云深度学习方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年

作者：韩丽谢昕洋张宇平陈雪莹辽宁师范大学计算机与人工智能学院

针对跨模态学习中存在特征互补性与关联性挖掘不足的问题，提出一种跨模态局部对应感知的点云深度学习方法. 在双通道学习框架下设计局部对应感知模块，通过构建图像语义引导矩阵学习点云与图像的细粒度相关性，并结合注意力加权提升... 详细信息

针对跨模态学习中存在特征互补性与关联性挖掘不足的问题，提出一种跨模态局部对应感知的点云深度学习方法. 在双通道学习框架下设计局部对应感知模块，通过构建图像语义引导矩阵学习点云与图像的细粒度相关性，并结合注意力加权提升点云特征的表达能力; 然后引入残差机制进行语义特征补偿，有效地增强跨模态特征学习的语义引导性; 再提出跨模态自监督对比学习策略，通过三维点云对比学习结合二维图像语义特征，实现模态间与模态内细粒度特征关联，提升特征表示学习的自适应性; 最后结合重构损失、对比损失和跨模态一致性损失的联合优化，显著地提升模型的学习性能. 在公开数据集ShapeNet， ModelNet上的实验结果表明，所提方法有效地提高跨模态学习的信息交互性，增强了点云特征学习的鲁棒性，采用线性探测评估与基准方法相比较，在三维形状分类和分割任务中分别取得91.61%和86.4%的精度，平均提高了5.37个百分点与1.2个百分点.

关键词：跨模态学习三维点云局部对应感知特征增强

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多样性负实例生成的跨域人脸伪造检测

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中国图象图形学报 2025年第2期30卷 421-434页

作者：张晶许盼刘文君郭晓萱孙芳辽宁师范大学计算机与人工智能学院大连116081

目的深度伪造检测(deepfake detection)通过训练复杂深度神经网络,挖掘更具辨别性的人脸图像表示,获得高精度的检测结果,其是一项确保人脸信息真实、可靠和安全的重要技术。然而,目前流行的模型存在过度依赖训练数据,使模型仅在相同域... 详细信息

目的深度伪造检测(deepfake detection)通过训练复杂深度神经网络,挖掘更具辨别性的人脸图像表示,获得高精度的检测结果,其是一项确保人脸信息真实、可靠和安全的重要技术。然而,目前流行的模型存在过度依赖训练数据,使模型仅在相同域内表现出令人满意的检测性能,在跨领域场景中表现出较低泛化性,甚至使模型失效。因此,如何在有限的训练数据下实现跨域环境中的高效伪造人脸检测,成为亟待解决的问题。基于此,本文提出多样性负实例生成的跨域人脸伪造检测模型(negative instance generation-FFD,NIG-FFD)。方法首先,通过构建孪生自编码网络,获得标签一致的潜在多视图融合特征,引入对比约束提高难样本特征可判别性;其次,在高效训练的同时利用构造规则生成更具多样性的负实例融合特征,提高模型泛化性;最后,构建自适应重要性权值矩阵,避免因负实例生成导致类别分布不平衡使正类别样本欠学习。结果在两个流行的跨域数据集上验证本文模型的有效性,与其他先进方法相比,AUC(area under the receiver operating characteristic curve)值提升了10%。同时,在本域检测中ACC(accuracy score,)与AUC值相比其他方法均提升了近10%与5%。结论与对比方法相比,本文方法在跨域和本域的人脸伪造检测上都取得了优越的性能。本文所提的模型代码已开源至:https://***/LNNU-computer-research-526/NIG-FFD。

关键词：深度伪造检测跨域人脸伪造检测多视图特征融合特征生成对比约束

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搜索圆环上不协作不对抗的变速目标算法

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计算机应用研究 2025年

作者：吴浩男魏琦张蕊悦李鹤辽宁师范大学计算机与人工智能学院

在已知环境中进行目标搜索是机器人的基本任务之一，相关问题在计算几何学和机器人学的研究中受到广泛关注。目标搜索问题要求机器人采取高效的搜索策略，以最小化机器人找到目标所需时间。假设k个最大速度为1的机器人被放置在单位圆环... 详细信息

在已知环境中进行目标搜索是机器人的基本任务之一，相关问题在计算几何学和机器人学的研究中受到广泛关注。目标搜索问题要求机器人采取高效的搜索策略，以最小化机器人找到目标所需时间。假设k个最大速度为1的机器人被放置在单位圆环上，一个不对抗不协作的移动目标，沿着圆环以可变速度移动，机器人的任务为搜索到该目标。针对机器人数量及对目标的已知程度(如移动方向、速度函数等)，设计了相应的搜索算法。对于k=1，结合模型特点使用可视化图研究搜索过程中机器人和目标的轨迹，通过分析算法在各种条件下应满足的一般要求，证明了算法的最优性，得到关于目标速度函数的上确界和下确界。进一步将结果推广到k≥2，证明了相应的上确界和下确界。最后，通过实验仿真验证了理论分析的正确性。

关键词：计算几何路径规划搜索移动机器人

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广义无监督函数映射学习的三维形状密集对应方法

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浙江大学学报（理学版） 2023年第6期50卷 736-744页

作者：窦丰马会文谢昕洋杨万文石雪韩丽林彬辽宁师范大学计算机与人工智能学院辽宁大连116081

提出了一种新颖的广义无监督函数映射学习的三维形状密集对应方法。首先,基于多层感知器(multilayer perceptron,MLP)和残差网络,直接学习深度点特征。其次,计算点云的近似测地线距离,并对其进行特征分解,建立特征嵌入空间,引入注意力机... 详细信息

提出了一种新颖的广义无监督函数映射学习的三维形状密集对应方法。首先,基于多层感知器(multilayer perceptron,MLP)和残差网络,直接学习深度点特征。其次,计算点云的近似测地线距离,并对其进行特征分解,建立特征嵌入空间,引入注意力机制,有效学习广义基函数表示。再次,结合点特征与广义基函数生成三维形状的深度特征表示。最后,建立无监督的函数映射网络框架,获取形状之间的密集对应表示。提出的三元正则优化机制,联合重构损失、特征损失和形状匹配的距离损失,在特征域和空间域上有效提升了学习性能及形状对应的精度。实验结果表明,广义基函数表示与无监督函数映射学习机制适用于任意三维形状,突破了现有方法只适用于连续二维流形的局限,在任意三维形状匹配中取得了更优的性能。

关键词：无监督学习形状对应函数映射深度学习

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多机器人巡逻可穿越圆的算法研究

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计算机应用研究 2024年第12期41卷 3579-3586页

作者：张蕊悦魏琦张文馨吴浩男辽宁师范大学计算机与人工智能学院辽宁大连116081

对已知环境进行巡逻,是机器人的基本任务之一,在现实中有着广泛应用。相关问题在计算几何学和机器人学的研究中得到了广泛关注。机器人巡逻问题要求对规定区域长时间连续地进行覆盖,以空闲时间判断机器人巡逻效率,空闲时间越短,巡逻效... 详细信息

对已知环境进行巡逻,是机器人的基本任务之一,在现实中有着广泛应用。相关问题在计算几何学和机器人学的研究中得到了广泛关注。机器人巡逻问题要求对规定区域长时间连续地进行覆盖,以空闲时间判断机器人巡逻效率,空闲时间越短,巡逻效率越高。针对变速机器人需同时巡逻区域边界和内部的情况,设计了可穿越圆模型,即机器人需要对圆边界和内部一条直径进行巡逻。针对该模型首先提出使用两个变速机器人的巡逻算法。在对模型几何特征分析的基础上,分析了最优算法应具备的一般要求,证明了所提算法的最优性。在研究两个变速机器人巡逻算法的基础上,提出了三个变速机器人相互配合巡逻可穿越圆的算法,并证明了在最好情况下空闲时间为分区算法的19/25。最后,通过实验仿真验证了理论分析的正确性。

关键词：计算几何路径规划巡逻空闲时间移动机器人

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基于关系图卷积网络的代码搜索方法

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软件学报 2024年第6期35卷 2863-2879页

作者：周光有谢琦余啸华中师范大学计算机学院湖北武汉430079 武汉理工大学计算机与人工智能学院湖北武汉430070

代码搜索是当下自然语言处理和软件工程交叉领域的一个重要分支.开发高效的代码搜索算法能够显著提高代码重用的能力,从而有效提高软件开发人员的工作效率.代码搜索任务是以描述代码片段功能的自然语言作为输入,在海量代码库中搜索得到... 详细信息

代码搜索是当下自然语言处理和软件工程交叉领域的一个重要分支.开发高效的代码搜索算法能够显著提高代码重用的能力,从而有效提高软件开发人员的工作效率.代码搜索任务是以描述代码片段功能的自然语言作为输入,在海量代码库中搜索得到相关代码片段的过程.基于序列模型的代码搜索方法DeepCS虽然取得了很好的效果,但这种方法不能捕捉代码的深层语义.基于图嵌入的代码搜索方法GraphSearchNet能缓解这个问题,但没有对代码与文本进行细粒度匹配,也忽视了代码图和文本图的全局关系.为了解决以上局限性,提出基于关系图卷积网络的代码搜索方法,对构建的文本图和代码图编码,从节点层面对文本查询和代码片段进行细粒度匹配,并应用神经张量网络捕捉它们的全局关系.在两个公开数据集上的实验结果表明,所提方法比先进的基线模型DeepCS和GraphSearchNet搜索精度更高.

关键词：代码搜索关系图卷积网络细粒度匹配

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中国传统师德规范的要义与价值

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教育研究与实验 2025年第3期 118-126页

作者：宋姗姗傅维利傅博辽宁师范大学教育学部辽东学院大连116029 深圳大学教育学部深圳518060 辽宁师范大学计算机与人工智能学院大连116029

传统师德规范是中华传统文化和教育思想的重要组成部分,其要义包括:以“君子儒”的境界确立教师对待教育事业的基本行为准则;以“师道尊严”“教学相长”“以身作则”作为教师处理与学生关系的基本遵循;以“忠恕”“友善”“能群互学”... 详细信息

传统师德规范是中华传统文化和教育思想的重要组成部分,其要义包括:以“君子儒”的境界确立教师对待教育事业的基本行为准则;以“师道尊严”“教学相长”“以身作则”作为教师处理与学生关系的基本遵循;以“忠恕”“友善”“能群互学”“尊和不争”作为教师确定与其他教师关系的基本师德规范要求;将“有教无类”作为教师对待不同学生家庭的美好道德期望。中国优秀传统师德规范的主要特征与时代价值主要体现在:中国传统师德规范与古代社会对教师的基本功能定位高度吻合;师德规范与中华优秀传统文化的核心特质保持高度一致;修订师德规范应统筹兼顾社会主流伦理观念及教育规律对师德的要求;辩证平衡的思维方式应当贯穿制定和调整师德规范的始终。

关键词：传统师德规范君子儒教学相长能群互学有教无类

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