模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能
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2020年 33卷 6期 刊出日期 2020-06-25
论文与报告
综述与评论
研究与应用
 
论文与报告
479 基于知识图谱与循环注意力网络的视角级情感分析
邓立明, 魏晶晶, 吴运兵, 余小燕, 廖祥文
现有的视角级情感分析方法难以解决单词在不同语境下“一词多义”问题,因此性能受限.针对上述问题,文中提出基于知识图谱与循环注意力网络的视角级情感分析方法.首先,利用动态注意力机制,结合双向长短时记忆网络的文本表示和知识图谱中的同义词信息,获得知识感知状态向量.再联合位置信息构造记忆内容,并输入多层门限循环单元,计算视角词情感特征,进行视角级文本情感分类.在3个公开数据集上的实验表明,文中方法分类效果较优
2020 Vol. 33 (6): 479-487 [摘要] ( 823 ) [HTML 1KB] [PDF 852KB] ( 600 )
488 基于多图核的迁移学习方法
江悠, 张道强, 张俊艺
医学数据标注成本高昂,不同研究中心提供的脑影像数据间存在分布差异,无法有效整合,影响预测模型性能.针对此问题,文中提出基于多图核的迁移学习方法,将不同的图核用于挖掘脑网络结构信息并衡量脑网络间的相似性.提出多核学习框架,提高迁移模型的性能.在自闭症谱系障碍(ASD)多中心数据集上验证文中方法可有效利用脑网络数据的结构信息.多核学习框架也可综合不同图核的优点,进一步提高方法在脑网络数据上的分类性能.
2020 Vol. 33 (6): 488-495 [摘要] ( 400 ) [HTML 1KB] [PDF 713KB] ( 379 )
496 基于深度中心邻域金字塔结构的显著目标检测
陈琴, 朱磊, 后云龙, 邓慧萍, 吴谨
基于中心邻域的对比度计算在基于深度学习的算法中应用甚少.因此,文中提出基于深度中心邻域金字塔结构的显著目标检测方法.结合中心邻域对比度机制和卷积神经网络,用于显著目标检测.首先为网络的各阶段引入深层语义特征.再利用扩张卷积建立中心邻域金字塔,捕获不同级别的对比度信息,生成多尺度注意力子图.最后进一步融合所有注意力子图,得到最终的显著目标检测结果.在4个公用数据集上的对比实验表明,文中算法具有较低的平均绝对误差和较高的F测度值.
2020 Vol. 33 (6): 496-506 [摘要] ( 618 ) [HTML 1KB] [PDF 1281KB] ( 446 )
507 基于功能保持的特征金字塔目标检测网络
徐成琪, 洪学海
针对特征金字塔网络在多尺度与小目标检测上的问题,提出基于功能保持的特征金字塔目标检测网络.首先在主网络中选择特征图构建特征金字塔,针对不同尺度的特征图,通过功能保持融合模块自上而下地进行低损失的特征融合.功能保持融合模块有效保留高层的强语义信息,增强底层特征图对小目标的表示能力.再利用网络两个阶段的特征描述目标,提升检测精度.最后,充分利用上下文信息进一步增强对多尺度目标的判别能力.在PASCAL VOC公共数据集上的实验表明,文中网络检测效果较优.同时,通过检测效果图可看出,文中网络在目标遮挡、模糊等情况下的检测效果也较优.
2020 Vol. 33 (6): 507-517 [摘要] ( 404 ) [HTML 1KB] [PDF 2523KB] ( 577 )
518 近邻感知的标签噪声过滤算法
姜高霞, 樊瑞宣, 王文剑
基于k近邻的标签噪声过滤对近邻参数k的选取较敏感.针对此问题,文中提出近邻感知的标签噪声过滤算法,可有效解决二分类数据集的类内标签噪声的问题.算法分开考虑正类样本和负类样本,使分类问题中的标签噪声检测问题转化为两个单类别数据的离群点检测问题.首先通过近邻感知策略自动确定每个样本的个性化近邻参数,避免近邻参数敏感的问题.然后根据噪声因子将样本分为核心样本与非核心样本,并把非核心样本作为标签噪声候选集.最后结合候选样本的近邻标签信息,进行噪声的识别与过滤.实验表明,文中方法的噪声过滤效果和分类预测性能均较优.
2020 Vol. 33 (6): 518-529 [摘要] ( 442 ) [HTML 1KB] [PDF 763KB] ( 359 )
综述与评论
530 印尼语、马来语自然语言处理研究综述
蒋盛益, 李珊珊, 符斯慧, 林楠铠
随着印尼语、马来语互联网普及率的上升,对海量印尼语、马来语文本进行信息处理存在重大需求.虽然研究人员对印尼语、马来语展开较广泛的研究,但是作为低资源语言,受到的关注远不及通用语,未能较好利用前沿的深度学习方法.文中梳理总结包括词法分析、句法分析、机器翻译、拼写检查等印尼语、马来语相关的自然语言处理技术.对比分析相关的研究成果发现,大多数研究因语料规模及评测标准不同难以客观对比各种算法的差异.最后结合印尼语、马来语现有的各领域语言资源开放情况,指出印尼语、马来语的自然语言处理研究面临的问题,并展望未来发展趋势.
2020 Vol. 33 (6): 530-541 [摘要] ( 652 ) [HTML 1KB] [PDF 806KB] ( 1593 )
研究与应用
542 面向图像检索的深度汉明嵌入哈希
林计文, 刘华文, 郑忠龙
深度卷积神经网络学习的图像特征表示具有明显的层次结构.随着层数加深,学习的特征逐渐抽象,类的判别性也逐渐增强.基于此特点,文中提出面向图像检索的深度汉明嵌入哈希编码方式.在深度卷积神经网络的末端插入一层隐藏层,依据每个单元的激活情况获得图像的哈希编码.同时根据哈希编码本身的特征提出汉明嵌入损失,更好地保留原数据之间的相似性.在CIFAR-10、NUS-WIDE基准图像数据集上的实验表明,文中方法可以提升图像检索性能,较好改善短编码下的检索性能.
2020 Vol. 33 (6): 542-550 [摘要] ( 417 ) [HTML 1KB] [PDF 630KB] ( 633 )
551 基于词性软模板注意力机制的短文本自动摘要方法
张亚飞, 左一溪, 余正涛, 郭军军, 高盛祥
在短文本摘要任务中,带有直观主谓宾结构的摘要句语义完整性较强,但词性组合对该结构具有约束作用.为此文中提出基于词性软模板注意力机制的短文本自动摘要方法.首先对文本进行词性标记,将标记的词性序列视为文本的词性软模板,指导方法构造摘要句的结构规范,在编码端实现词性软模板的表征.再引入词性软模板注意力机制,增强对文中核心词性(如名词、动词等)的关注.最后在解码端联合词性软模板注意力与传统注意力,产生摘要句.在短文本摘要数据集上的实验验证文中方法的有效性
2020 Vol. 33 (6): 551-558 [摘要] ( 381 ) [HTML 1KB] [PDF 754KB] ( 323 )
559 采用分数阶动量的卷积神经网络随机梯度下降法
阚涛, 高哲, 杨闯
针对随机梯度下降法可能会收敛到局部最优的问题,文中提出采用分数阶动量的随机梯度下降法,提高卷积神经网络的识别精度和学习收敛速度.结合基于动量的随机梯度下降法和分数阶差分运算,改进参数更新方法,讨论分数阶阶次对网络参数训练效果的影响,给出阶次调整方法.在MNIST、CIFAR-10数据集上的实验表明,文中方法可以提高卷积神经网络的识别精度和学习收敛速度.
2020 Vol. 33 (6): 559-567 [摘要] ( 666 ) [HTML 1KB] [PDF 697KB] ( 569 )
568 改进YOLOv3网络结构的遮挡行人检测算法
刘丽, 郑洋, 付冬梅
针对YOLOv3算法在监控视频行人检测中对遮挡目标漏检率较高的问题,文中提出改进YOLOv3网络结构的遮挡行人检测算法.首先在网络全连接层引入空间金字塔池化网络,增强网络的多尺度特征融合能力.然后采用网络剪枝的方式,精简网络冗余结构,避免网络层数加深导致的退化和过拟合问题,同时减少参数量.在走廊行人数据集上进行多尺度训练,获得最优的权重模型.实验表明,文中方法在平均准确率和检测速度上都有所提升.
2020 Vol. 33 (6): 568-574 [摘要] ( 895 ) [HTML 1KB] [PDF 1502KB] ( 607 )
模式识别与人工智能
 

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　　　中国科学院合肥智能机械研究所
出版：科学出版社
 
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