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常见的聚类方法存在对初始点敏感和易陷入局部最优的不足,为此提出了一种改进HBO的聚类方法。首先,提出一种改进的HBO,即扰动替换的HBO（disturbance and replacement HBO,DRHBO）克服其不足,即采用一种随机维度值替换策略和高斯扰动机制用于HBO中… … 相似文献
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在线评论的有用性预测任务在当前的电子商务领域中发挥着重要的作用, 该任务的目标是判断在线评论的有用性, 进而重点展示对未来消费者更有帮助的评论, 提高消费者获取信息的效率. 在本文中, 我们重点关注近年来在各大在线平台兴起的一种新的评分系统——多维评分系统, 尝试研究用户在该系统中给出的方面评分对在线评论有用性的影响. 本文提出了一个综合考虑了评论文本、用户总体评分和方面评分3种元素及其交互的多层次神经网络模型HORA来完成有用性预测任务. 通过在两个真实世界的数据集上进行的实验结果表明, 与当前的基线模型相比, HORA在MAE和RMSE两个指标上展示了更好的结果, 同时在实验中也表现出了良好的鲁棒性, 表明了方面评分对用户的在线评论有用性感知的重要意义.… … 相似文献
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目的 图像修复是根据图像中已知内容来自动恢复丢失内容的过程。目前基于深度学习的图像修复模型在自然图像和人脸图像修复上取得了一定效果,但是鲜有对文本图像修复的研究,其中保证结构连贯和纹理一致的方法也没有关注文字本身的修复。针对这一问题,提出了一种结构先验指导的文本图像修复模型。方法 首先以Transformer为基础,构建一个结构先验重建网络,捕捉全局依赖关系重建文本骨架和边缘结构先验图像,然后提出一种新的静态到动态残差模块（static-to-dynamic residual block,StDRB）,将静态特征转换到动态文本图像序列特征,并将其融合到编码器—解码器结构的修复网络中,在结构先验指导和梯度先验损失等联合损失的监督下,使修复后的文本笔划连贯,内容真实自然,达到有利于下游文本检测和识别任务的目的。结果 实验在藏文和英文两种语言的合成数据集上,与4种图像修复模型进行了比较。结果表明,本文模型在主观视觉感受上达到了较好的效果,在藏文和英文数据集上的峰值信噪比和结构相似度分别达到了42.31 dB,98.10%和39.23 dB,98.55%,使用Tesseract OCR （optical character recognition）识别修复后藏文图像中的文字的准确率达到了62.83%,使用Tesseract OCR、CRNN （convolutional recurrent neural network）以及ASTER （attentional scene text recognizer）识别修复后英文图像中的文字的准确率分别达到了85.13%,86.04%和76.71%,均优于对比模型。结论 本文提出的文本图像修复模型借鉴了图像修复方法的思想,利用文本图像中文字本身的特性,取得了更加准确的文本图像修复结果。… … 相似文献
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神经机器翻译技术能够自动翻译多种语言的语义信息, 已被应用于跨指令集架构的二进制代码相似性检测, 并取得了较好的效果. 将汇编指令序列当作文本序列处理时, 指令顺序关系很重要. 进行二进制基本块级别相似性检测时, 神经网络使用位置嵌入来对指令位置进行建模. 然而, 这种位置嵌入未能捕获指令位置之间的邻接、优先等关系. 针对该问题, 本文使用指令位置的连续函数来建模汇编指令的全局绝对位置和顺序关系, 实现对词序嵌入的泛化. 首先使用Transformer训练源指令集架构编码器; 然后使用三元组损失训练目标指令集架构编码器, 并微调源指令集架构编码器; 最后使用嵌入向量之间欧氏距离的映射表示基本块之间的相似程度. 在公开数据集MISA上的实验表明, P@1评价指标达到69.5%, 比对比方法MIRROR提升了4.6%.… … 相似文献
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目的 拍摄运动物体时,图像易出现运动模糊,这将影响计算机视觉任务的完成。为提升运动图像去模糊的质量,提出了基于深度特征融合注意力的双尺度去运动模糊网络。方法 首先,设计了双尺度网络,在网络结构上设计高低尺度通路,在低尺度上增加对模糊区域的注意力,在高尺度上提升网络的高频细节恢复能力,增强了模型去模糊效果。其次,设计了深度特征融合注意力模块,通过融合全尺度特征、构建通道注意力,将编码的全尺度特征与解码的同级特征进行拼接融合,进一步增强了网络的去模糊性能和细节恢复能力。最后,在双尺度的基础上,引入多尺度损失,使模型更加关注高频细节的恢复。结果 在3个数据集上,与12种去模糊方法进行了对比实验。在GoPro数据集上得到了最优结果,相比SRN （scale-recurrent network）方法,平均峰值信噪比提升了2.29 dB,能够恢复出更多的细节信息。在Kohler数据集上,得到了最高的峰值信噪比（29.91 dB）。在Lai数据集上,视觉上有最好的去模糊效果。结论 实验结果表明,本文方法可以有效去除运动模糊并恢复细节。… … 相似文献
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控制器局域网（controller area network, CAN）总线协议广泛应用于车辆系统,是一种高效的标准总线,可实现所有电子控制单元（electronic control units, ECUs）之间的通信. 然而,CAN总线由于缺乏安全防御功能,很容易受到攻击. 针对车载入侵检测提出一种自注意力机制（self-attention mechanism, SAM）增强的网格型长短时记忆（grid long short-term memory, Grid LSTM）网络,称为SALVID.SAM可以增强针对CAN总线的攻击行为特征,Grid LSTM可以有效提取时序数据的深度特征. 通过从实际汽车中提取的正常CAN数据生成5个攻击数据集,包括拒绝服务（denial of service,DoS）攻击、模糊攻击、欺骗攻击、重放攻击和删除攻击,比较了具有不同模型深度的各种模型的性能,结果表明,在检测CAN总线攻击方面,SALVID具有最佳性能. 该模型可以识别带有小批量特征的攻击,整体检测准确率为98.98%,这在以往的研究中是很难做到的. 还设计并实现了基于现场可编程门阵列（field programmable gate array, FPGA）嵌入式平台的SALVID 模型,并基于训练好的模型使用并行优化和量化来加速计算. 实验结果表明,即使有一定程度的量化,SALVID仍然表现出98.81%的高检测准确率和1.88 ms的低时延. 该研究为设计高性能实时车载入侵检测系统提供了一种新思路.
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机器通过自适应感知从环境中提取人类可理解的信息,从而在开放场景中构建类人智能.因属性知识具有类别无关的特性,以其为基础构建的感知模型与算法引起广泛关注.文中首先介绍属性知识引导的自适应视觉感知与结构理解的相关任务,分析其适用场景.然后,总结四个关键方面的代表性工作.1)视觉基元属… … 相似文献
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人工智能的研究问题现已逐步从封闭环境扩展到开放环境,但开放环境中存在各种变化性因素,导致传统基于封闭世界假设和独立同分布假设的学习模型与算法性能明显下降.因此,变化环境下的自适应感知与学习成为当前人工智能研究的前沿热点,文中聚焦其中三个方面介绍相关最新研究进展.针对类别集变化,介… … 相似文献
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