作者:王静; 周莹莹 期刊:《信息与电脑》 2020年第01期
基于中国知网数据库2005—2019年收录的以“深度学习”为关键词的CSSCI来源类别的405篇相关文献,笔者通过计量可视化分析软件,分别从发文量、关键词、期刊、作者、机构5个维度定量分析了国内深度学习的研究现状和发展趋势,希望为后续研究打下基础。
将人工智能作为数字经济"一号工程"的重中之重来抓,打造新一代人工智能创新发展高地,促进全省经济社会智能化升级和高质量发展新一代人工智能具有深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操作等新特征,目前正处于弱人工智能向强人工智能过渡的阶段。可以预见,未来人工智能作为引领未来的战略性技术,对浙江经济社会发展变革将起到强大的撬动作用。
面向应用型人工智能人才培养,提出项目驱动的深度学习应用开发在线开放课程建设方法,通过设计系列案例,并基于TensorFlow框架实现完整项目开发,阐述基于MOOC+SPOC的线上线下结合的混合模式教学实施过程,并探讨基于MOOC课程资源、面向不同学习对象的多种课程教学实施方案,最后对教学实施情况进行总结。
作者:苏蒙; 李为 期刊:《计算机与现代化》 2020年第02期
SSD(Single Shot MultiBox Detector)是一种基于深度学习的目标检测算法,它作为当前最为主流的检测算法之一,在极大地提高检测速度的同时,还能保证一定的检测精度,但是仍难以满足实际应用的需求。本文在SSD模型的基础上,引入注意力机制,提出一种基于SSD改进的目标检测算法。注意力机制能够有效地提高卷积神经网络对图片特征的提取能力,从而进一步提高算法的检测精度。改进后的算法在Pascal VOC数据集上进行对比试验。实验结果表明,...
作者:崔文超; 李渊博; 王敏鉴 期刊:《计算机与现代化》 2020年第02期
输电线路安全是电网安全稳定运行的前提,但是频繁的鸟类活动却给输电线路造成了严重影响。为解决传统驱鸟方式的弊端,研究人员采用深度学习算法进行鸟类检测,然而深度学习算法需运行在性能好的服务器上,这必然会造成网络时延,无法做到实时驱鸟,所以应在移动端进行鸟类检测,但现有的目标检测算法模型较大,无法直接应用在移动端,因此本文提出一种适用于移动端的YOLO v3输电线路鸟类检测算法,将YOLO v3模型中的基础网络darknet-53替换...
知识图谱以图结构表示丰富灵活的语义,描述客观世界的事物及其关系,在应用领域得到了广泛的关注。事件知识图谱聚焦动态事件及其间的顺承、时序和因果关系,并以结构化的图形式表示,对海量数据更高效地管理。尤其是对动态事件信息和事件逻辑关系的挖掘,对认识客观世界发展规律,助力领域多种智能应用有着重要的意义。本文系统阐述事件知识图谱的构建技术,包括事件知识表示、事件知识抽取、事件关系抽取,并介绍事件知识图谱在领域的典...
作者:万思宇 期刊:《计算机工程与科学》 2020年第01期
3D车辆检测是自动驾驶场景中的一个关键问题,涉及到3D目标检测与目标分类。目前的3D检测与分类网络对于所有输入的点云数据一视同仁,但在实际检测过程中,点云中不同点对于检测的重要程度可能并不相同。为了得到更好的检测结果,通过引入注意力机制来得到不同点的特征的权重,从而在回归时让部分点的特征得到更多的重视。实验表明,该算法在保证实时效率的前提下,与现有算法相比,具有更高的准确度。
作者:刘云; 钱美伊; 李辉; 王传旭 期刊:《计算机工程与应用》 2020年第06期
深度学习具有自主学习目标特征、识别率高、鲁棒性强等优点,当前基于深度学习的人体目标检测方法不能有效地适应目标的尺度变化。针对上述问题,提出多尺度多人的目标检测方法,将FPN特征金字塔分别与Faster R-CNN网络的两个阶段结合,同时,平衡RPN阶段产生的正负锚点的数量比例,并采用了更适合的锚点纵横比,对原始网络进行了一系列的优化。在标准数据集PETS 2009、Caltech和INRIA上的实验结果表明,提出的检测方法性能优于主流深度学...
作者:黎佳玥; 赵波; 李想; 刘会; 刘一凡; 邹建文 期刊:《计算机工程与应用》 2020年第06期
针对网络入侵检测系统(NIDS)能够检测当前系统中存在的网络安全事件,但由于自身的高误报率和识别安全事件产生的时延,无法提前对网络安全事件进行准确率较高的预警功能,严重制约了NIDS的实际应用和未来发展的问题,提出了基于深度学习的网络流量异常预测方法。该方法提出了一种结合深度学习算法中长短期记忆网络和卷积神经网络的预测模型,能够训练得到网络流量数据的时空特征,实现预测下一时段网络流量特征变化和网络安全事件分类识...
作者:刘小安; 彭涛 期刊:《计算机工程与应用》 2020年第04期
命名实体识别是自然语言处理任务的重要环节。近年来,基于深度学习的通用命名实体识别模型取得显著效果。而在旅游领域,中文旅游景点实体识别主要依赖于特征工程的方法。提出一种基于CNN-BiLSTM-CRF的网络模型,该模型不使用任何人工特征,通过神经网络充分对文本的局部信息特征进行抽象化抽取和表示,并学习和利用文本的上下文信息,实现对景点实体的识别。实验结果显示,该方法能够有效识别中文旅游景点实体,并在实验中取得F1值93.9%...
作者:李新叶; 朱婧; 麻丽娜 期刊:《计算机工程与应用》 2020年第05期
随着深度学习的快速发展,基于深度学习的场景识别方法逐渐取代传统的基于手工特征的场景识别方法,成为未来研究的主要方向。针对基于深度学习的场景识别方法,对基本思想进行了总结,将其大体分为以下四类:深度学习与视觉词袋结合场景识别法、基于显著部分的场景识别法、多层特征融合场景识别法、融合知识表示的场景识别法,分析了各个方法的特点及局限性,并对识别效果进行了比较,最后对未来研究方向进行展望。
作者:杜小磊; 陈志刚; 许旭; 张楠 期刊:《计算机工程与应用》 2020年第05期
针对传统滚动轴承故障诊断方法过度依赖专家经验和故障特征提取困难的问题,结合深度学习处理高维、非线性数据的优势,提出一种基于改进深层小波自编码器的轴承智能故障诊断方法。该方法改进小波自编码器的损失函数并引入收缩项限制,再将多个小波自编码器进行堆叠构成深层小波自编码器,并引入"跨层"连接缓解梯度消失现象,最后利用大量无标签数据对网络进行无监督预训练并利用少量带标签数据对模型参数有监督微调。轴承诊断实验结果...
作者:李晓峰; 李东 期刊:《计算机技术与发展》 2020年第02期
传统方法在对高维稀疏数据进行检测的过程中,受到高维特征扰动的影响,数据误差较大,因此提出一种基于深度学习的高维稀疏数据组合推荐算法。采用相空间重构方法进行高维稀疏数据的特征重构,根据重构结果结合非线性统计序列分析方法进行高维稀疏数据的回归分析和点云结构重组,在此基础上提取高维稀疏数据的组合特征量;依据特征量提取结果采用特征提取技术抽取高维稀疏数据的平均互信息特征量,并结合关联规则挖掘方法进行高维稀疏数...
作者:林克正; 白婧轩; 李昊天; 李骜 期刊:《计算机科学与探索》 2020年第03期
为了进一步提高人脸表情识别在小样本中的准确率,提出了一种深度学习下融合不同模型的小样本表情识别方法。该方法首先对单个卷积神经网络(CNN)模型进行比较,通过dropout层不同的节点保留概率p,筛选相对合适的CNN。之后采用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取出特征,使用SIFT提取特征的目的是提高小数据的性能。为了减少误差,避免过拟合,将所有模型进行汇总,采用简单平均的模型融合方法得到CNN-SIFT-AVG模型。最后,只采用少量样本数据...
作者:杨滨; 陈先意 期刊:《计算机科学与探索》 2020年第02期
图像处理软件的飞速发展,带动了移动应用领域一大批修图、美化应用的兴起。但是修图、美化软件的快速发展和普及也带来了一些社会问题和安全问题,如网恋对象严重失真,摄影作品造假等。针对手机中的修图处理APP软件,提出一种基于多数据集特征学习的神经网络模型,并给出其网络拓扑结构。区别于传统的多个神经网络并行操作,提出的网络模型具有共享模型参数的特征,能同时对多个特征数据集进行深度学习,使检测程序具备多特征识别能力。...
作者:刘晓玲; 刘柏嵩; 王洋洋; 唐浩 期刊:《计算机科学》 2020年第03期
大数据时代,数据呈现维度高、数据量大和增长快等特点。如何有效利用其中蕴含的有价值信息,以实现数据的智能化处理,已成为当前理论和应用的研究热点。针对现实普遍存在的多义性对象,数据多标签被提出并被广泛应用于数据智能化组织。近年来,深度学习在数据特征提取方面呈现出高速、高精度等优异性,使基于深度学习的多标签生成得到广泛关注。文中分五大类别总结了最新研究成果,并进一步从数据、关系类型、应用场景、适应性及实验性...
作者:罗月童; 卞景帅; 张蒙; 饶永明; 闫峰 期刊:《计算机科学》 2020年第02期
芯片表面缺陷会影响芯片的外观和性能,因此表面缺陷检测是芯片生产过程中的重要环节。具有缺陷与背景对比度低、缺陷较小等特点的弱缺陷给传统检测方法带来了挑战。因为近年来深度学习在机器视觉领域展现出了强大的能力,所以文中采用基于深度学习的方法来研究芯片表面弱缺陷的检测问题。该方法将芯片表面缺陷看作噪音,首先应用卷积去噪自编码器(Convolutional Denoising Auto-encoders,CDAE)重构无缺陷图像,然后用重构的无缺陷图像...
作者:钱小梅; 刘嘉勇; 程芃森 期刊:《计算机科学》 2020年第02期
密集连接卷积神经网络(DenseNet)是一种新型深度卷积神经网络架构,通过建立不同层间的连接关系,来确保网络层与层间最大程度的信息传输。在文本远程监督关系抽取任务中,针对现有神经网络方法使用浅层网络提取特征的局限,设计了一种基于密集连接方式的深度卷积神经网络模型。该模型采用五层卷积神经网络构成的密集连接模块和最大池化层作为句子编码器,通过合并不同层次的词法、句法和语义特征,来帮助网络学习特征,从而获取输入语句...
作者:李可; 陈光平 期刊:《计算机科学》 2020年第02期
商品评论挖掘在商品推荐领域取得了越来越多的成果。传统的评论挖掘方法只集中在挖掘评论中隐含的浅层语义,其语义表达效果不理想。因此,目前商品推荐领域的一大挑战是如何挖掘商品评论的深层语义,提升语义表达能力,以及最大化地利用商品评论来提升商品的推荐效果。文中使用深度学习中的跨思维向量模型(Skip-Thought Vectors,STV)来学习评论的潜在语义特征。为了提升评论的语义表达能力,把深度学习中的长短记忆模型(Long Short-Ter...
作者:李太松; 贺泽宇; 王冰; 颜永红; 唐向红 期刊:《计算机科学》 2020年第03期
针对循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)模型在序列流推荐中只能从宏观上捕捉序列的演变模式,忽略了物品(Item)间内部的微观联系,无法长程建模序列数据的变化规律的问题,提出了多维度序列建模算法循环时间卷积网络(Recurrent Temporal Convolutional Network,RTCN)。首先,将每个物品表示成定长向量,采用多层因果卷积和扩张卷积操作扩大感受野范围,建立序列元素间的长程依赖关系。利用残差连接网络提取不同层次的特征信息,...