基于深度学习的隐式篇章关系识别综述

胡超文; 杨亚连; 邬昌兴, 计算机科学 发表时间:2019-12-16 09:22 期刊

...句子)之间的语义关系(例如转折)。近年来,随着深度学习在自然语言处理领域的广泛应用,各种基于深度学习的隐式篇章关系识别方法取得了不错的效果,其性能全面超越了早期基于人工特征的方法。文中分三大类对最近的隐式篇章关系识别方法进行讨论:基于论元编码的方法、基于论元交互的方法和引入显式篇章数据的半监督方法。在PDTB数据集上的实验结果显示:1)通过显式地建模论元中词或文本片段之间的语义关系,基于论元交互的方法的性能明显好于基于论元编码的方法;2)引入显式篇章数据的半监督方法能有效地...


基于YOLO的自然场景倾斜文本定位方法研究

周翔宇; 高仲合, 计算机工程与应用 发表时间:2019-12-16 15:06 期刊

为了提升倾斜文本区域定位的准确度,提出了一种基于YOLO算法改进的YOLO_BOX定位模型。首先设置不同尺寸的anchor对图片进行训练,且定义LOSS损失函数训练预测模型;然后使用K-means算法对box进行聚类,并利用NMS方法进行多余候选框过滤;最后,利用Angle Correct算法对聚类后的box进行灰度化处理,通过计算像素灰度值的方差来得到文字的倾斜角度并进行角度矫正。实验表明,优化后的YOLO_BOX定位模型在ICDAR2015数据集上,对自然场景中倾斜文


基于深度学习的人体行为识别方法综述

蔡强; 邓毅彪; 李海生; 余乐; 明少锋, 计算机科学 发表时间:2019-12-16 16:01 期刊

...征的方法难以处理复杂场景下的人体行为识别。随着深度学习在图像分类方面取得巨大成功,将深度学习用于人体行为识别方法中已逐渐成为一种发展趋势,但其仍然存在一些困难与挑战。首先,根据特征提取方法的不同,简单回顾了早期基于传统手工特征的行为识别方法;然后,从网络结构的角度着重对近年来一些基于深度学习的人体行为识别方法进行论述和分析,其中包括目前常用的双流网络架构和三维卷积网络架构等;另外,还介绍了目前用于评价方法性能的人体行为识别数据集,同时还总结了部分典型方法在UCF-101和H...


《学记》的“深度学习”教学意蕴研究

乔元正;, 宜宾学院学报 发表时间:2019-12-18 10:28 期刊

...少”的现象普遍存在,教师摒弃传统教学模式,实现学习者自主建构和迁移知识的有意义学习,舍“深度学习”的理念与实践而须臾不可得。“深度学习”概念虽由外人首倡,但《学记》早已暗藏着深度学习的生动案例和教学意蕴:教师不为“记问之学”“使人由诚”,督促学生深层理解知识;课堂“教有正业”、课外“退有居学”,教师引导学生主动建构知识;师生“善问”、教师“善待问”,教师以“问”的艺术发展学生的高阶思维。基于对《学记》深度阐释的启示...


医疗实体识别研究进展

张明淘;韩普;, 计算机技术与发展 发表时间:2019-12-18 15:25 期刊

...评测会议,以及传统的和当代的医疗实体识别方法三方面进行归纳和总结,系统全面地阐述了医疗实体识别的研究现状,指出了当前研究存在的问题,并对医疗实体识别的未来发展趋势进行了展望。从深度学习的视角,仅仅对循环神经网络、长短时记忆神经网络等主流的神经网络模型在医疗实体识别领域的应用进行了分析和总结。在医疗大数据和人工智能背景下,医疗实体识别是医疗领域信息处理和人工智能的基础,并且该研究已经发展成为自然语言处理中新的研究方向,对医疗大数据分析和医疗人工智能具有重要意义。...


无监督网络对抗生成模型的研究

王晟全;陈济颖;王奕翔;李昂;李鑫;, 计算机技术与发展 发表时间:2019-12-18 15:27 期刊

一般的学习模型都是基于一个假设的随机分布,然后通过训练真实数据来拟合出模型。网络模型复杂并且数据集规模也不小,这种方法简直就是凭借天生蛮力解决问题。Goodfellow认为正确使用数据的方式,先对数据集的特征信息有insight之后,再干活。无监督学习是当下较为流行的话题,但也是困难较为繁多的话题。...


基于特征加权的深度学习Android恶意检测系统研究

葛文麒; 杨清; 廖俊国; 何羽轩, 计算机工程 发表时间:2019-12-19 11:26 期刊

...加权与双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)深度学习算法相结合的恶意检测系统。该系统采用静态分析从应用中提取不同类型行为特征,使用改进的特征加权方法构建恶意与正常应用的特征向量;基于双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)深度学习算法,通过对应用行为特征参数的分析和进一步优化,设计正常与恶意应用的分类模型,构建了深度学习算法与特征加权算法相结合的恶意检测系统。实验结果表明,与现有的检测技术相比,该检测模型对恶意应用具有较高的检测精度和检测准确率。...


融合深度学习的自动化海洋锋精细识别

曹维东; 解翠; 韩冰; 董军宇, 计算机工程 发表时间:2019-12-19 11:28 期刊

...是复杂多样的海洋锋无法用单一阈值准确识别。融合深度学习的自适应梯度阈值判别方法,首先对海温梯度图进行标注,通过Mask R-CNN训练得到了可以对海洋锋进行像素级识别的模型,然后统计每一类锋特有的梯度值分布作为该类锋的基准梯度阈值,并基于该阈值对像素级的锋面识别结果进行精细化调整,基准梯度阈值的计算和锋面优化调整都是自适应的自动化过程。通过将锋面识别结果精度进行量化的方法,锋面识别效果评价有了准确可评估的标准,因此可以完善自适应锋面调整过程的可靠性,最后获得了具有良好的独立...


基于深度迁移学习的玻璃绝缘子自爆状态智能认知方法研究

李帷韬; 焦点; 张倩; 韩慧慧; 汤健; 丁美双, 中国电机工程学报 发表时间:2019-12-19 14:00 期刊

...神经网络结构的缺陷,模仿人类认知模式,借鉴迁移学习和闭环控制思想,本文探索了一种基于深度迁移学习的玻璃绝缘子自爆状态智能认知方法。首先,面向预处理的绝缘子图像,采用交错组卷积策略重构GoogLeNet网络的卷积层,降低卷积复杂度。其次,基于自适应卷积模块组构建绝缘子图像由整体到局部有确定映射关系的动态特征空间数据结构,采用可区分性测度指标评测特征空间的差异认知信息,增强简约特征空间的可解释性。再次,将简约全连接特征向量送给随机配置网络模式分类器,建立具有强泛化能力的绝缘子图...


深度学习研究:国内学术史的回顾与反思

李晓雅;, 宜宾学院学报 发表时间:2019-12-19 14:57 期刊

近十五年来学术界对深度学习的涵意理解经历了迁移说和素养说两个不同阶段。在前期迁移说的认识下,国内研究集中于加强深度思维的技术工具开发和课堂教学策略建构两个方面;而后期则围绕落实立德树人及培养核心素养的教学改进进行的理论与实践探索。从迁移说到素养说的认识转变体现了学术界对深度学习的本土化概念构建,深度学习研究主题的阶段性差异和发展趋势显示出我国教育改革对学习本质的关注,以及对本土教学问题解决路径的探索。未来关于深度学习的研究可加强对深度学习认知过程的原理性评估与分析,改善学生...


基于全矢-CNN的轴承故障诊断研究

郝旺身; 陈耀; 孙浩; 付耀琨; 李伟, 郑州大学学报(工学版) 发表时间:2019-12-19 15:15 期刊

...出一种新的滚动轴承的故障诊断模型。 本方法的创新点在于将全矢谱技术与深度卷积神经网络结合,相对于单通道数据建立的模型具有特征信息完整、模型适应性强等优点。首先利用全矢谱技术对采集的双通道信号进行信息融合,得到融合后的主振矢数据。然后结合主振矢数据与深度学习算法构建全矢深度卷积神经网络,模型能够自适应地提取故障特征,利用反向传播算法调节优化模型参数。实验结果表明,该方法能够提取更加完整的轴承故障信息,该模型具有更高的准确率和更好的稳定性。...


基于深度学习的雷达侦察系统作战能力评估方法

戚宗锋; 王华兵; 李建勋, 指挥控制与仿真 发表时间:2019-12-19 16:31 期刊

...指标体系优化,综合评估方法包括层次分析法、模糊层次分析法,以及神经网络等。本文借鉴深度学习在特征提取、非线性函数映射等方面的优点,尤其是其可以很好的模拟人类思维,将深度学习与传统的层次分析法相结合。针对指标体系的底层采样数据容易出现的数据量大、缺乏统一标度、指标间权重难以确定等问题进行了模型化处理,用深度置信网络(DBN)模型实现了底层评估数据的分类与判定。最后结合雷达侦察系统作战能力评估对象,仿真验证了该智能评估方法的合理性和正确性。...


基于深度学习的行人重识别综述

杨锋;许玉;尹梦晓;符嘉成;黄冰;梁芳烜;, 计算机应用 发表时间:2019-12-23 09:27 期刊

...了基于区域、注意力机制、姿势和生成对抗性网络等深度学习的行人重识别方法,实验结果得到较明显的提高。故本文对深度学习在行人重识别中的研究进行了总结和分类,区别于以前的综述,本综述将行人重识别方法分成四大类来讨论。首先通过区域、注意力、姿势和生成对抗性网络四类方法来综述基于深度学习的行人重识别方法,然后分析这些方法在主流数据集上的m AP和Rank-1指标性能表现,结果显示基于深度学习的方法可以增强局部特征之间的联系和缩小域间隙等,从而减少模型过拟合。最后,展望行人重识别方法研...


微生物学课程基于教师深度教学新策略的实践应用

刘靖靖; 张丽红; 闫勇; 刘晓琦; 胡青平, 微生物学通报 发表时间:2019-12-23 14:02 期刊

随着教育的不断发展,深度学习已成为教育教学追求的目标。本文通过深度教学意识、激发学生积极人格、利用多元化信息资源、营造学习成果展示氛围、深化教学反思和教学评价层次等方面进行新策略的教学实践后,学生学会了在新旧知识之间建立联系,锻炼了高阶思维能力和养成了终身学习习惯,有效的达成了深度教学的目标。...


一种鲁棒性增强的机载网络流量分类方法

吕娜; 周家欣; 陈卓; 刘鹏飞; 高维廷, 北京航空航天大学学报 发表时间:2019-12-24 15:01 期刊

...周期内完成完整数据流负载特征的提取,限制了基于深度学习的流量分类方法的应用。因此,提出了一种鲁棒性增强的机载网络流量分类方法,通过数据预处理及缺失样本处理方法将数据流样本映射为灰度矢量集合,基于完整的数据流训练集实现鲁棒性增强的长时递归卷积神经网络分类模型的训练,在线上分类阶段,通过分类模型实现样本缺失数据流负载空间特征以及数据流时序特征的提取并进行数据流分类。通过在数据包样本缺失的流量测试集上的实验结果表明,所提方法可以有效抑制数据包样本缺失对分类准确性能的恶化。...


融合知识图谱与深度学习的疾病诊断方法研究

董丽丽; 程炯; 张翔; 叶娜, 计算机科学与探索 发表时间:2019-12-24 15:12 期刊

针对现有深度学习疾病诊断方法在辅助诊断过程中大规模依赖标注数据,且缺乏医生或专家经验知识的问题,提出一种融合医学知识图谱与深度学习的疾病诊断方法。该方法的核心是一个知识驱动的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型,通过实体链接消歧与知识图谱嵌入抽取得到医学知识图谱中的结构化疾病知识,并将病情描述文本中的疾病特征词向量与相应知识实体向量作为CNN的多通道输入,在卷积过程中从语义和知识两个层面表示不同类型疾病。通过在多类病情描述文...


基于GRU网络的FBG传感网络重叠光谱的波长检测

江灏;王尤刚;陈静;黄新宇;, 光学学报 发表时间:2019-12-25 07:00 期刊

...考虑到了光谱数据的序列特征和频谱特性,采用门控制循环网络实现对光谱数据的特征学习,通过训练得到相应的波长检测模型,实现对重叠光谱的精确快速解调。经实验验证,该模型能够解决光纤布拉格光栅传感网络光谱部分重叠或者完全重叠条件下的中心波长的精确解调问题,其均方根误差小于1pm的测试结果占总数的88.2%,相比现有的基于差分进化算法、粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的解调方式在检测精度以及稳定性上均有一定的提升,为提高光纤布拉格光栅传感网络的复用能力提供了新的途径。...


基于Faster R-CNN金丝猴优化检测方法研究

孙蕊;张旭;郭颖;于新文;陈艳;侯亚男;, 激光与光电子学进展 发表时间:2019-12-25 07:01 期刊

...据集来源单一,检测部位局限等问题。[方法]采用深度学习方法,利用网络爬取和实地拍摄两种方式获取金丝猴图片数据,并构建基于Faster R-CNN的金丝猴优化检测模型。通过比较不同迭代次数以及不同深度的基础网络结构,明确模型的最优构建方案;同时通过对比基于三种不同方式构建的训练数据集的检测精度,探究样本有限的情况下,建模数据的最优补充方案;并且分析评价在金丝猴真实生活场景下,基于Faster R-CNN优化检测方法对面部和身体的检测效果。[结果]研究结果表明:1、相比Vgg1...


论“深度教学”中的“深度思维”——以中小学英语教学为例

王卉;, 宜宾学院学报 发表时间:2019-12-25 09:25 期刊

深度教学的实现需要学生思维的深度参与。目前不少研究者认为,中小学英语教学主要是语言训练,英语的学习依靠学生对语言点的反复背诵,因而无法做到深度教学。但事实上语言和思维密不可分,无论是理论研究还是一线探索,均发现在英语课堂中学生是可以产生深度思维的。英语教学要做到“学思结合”,教材话题和语言输入的难度需平衡,英语教师的培训工作需更加注重技能的提升,考试评价需增加主观题所占比重,以“反推”英语教学。...


基于小样本学习的SAR图像识别

汪航;陈晓;田晟兆;陈端兵;, 计算机科学 发表时间:2019-12-25 09:43 期刊

深度学习已成为图像识别领域的一个研究热点。与传统图像识别方法不同的是,深度学习是从大量数据中自动学习特征,并且具有强大的自学习能力和高效的特征表达能力。但在小样本条件下,传统的深度学习方法如卷积神经网络难以学习到有效的特征,造成图像识别的准确率较低。因此,提出一种新的小样本条件下的图像识别算法用于解决SAR图像的分类识别。该算法以卷积神经网络为基础,结合自编码器,形成深度卷积自编码网络结构。首先对图像进行预处理,使用2D Gabor滤波增强图像,在此基础上对模型进行训练,最...


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