基于深度学习的古文字识别与应用

随着人工智能技术的迅猛发展,尤其是深度学习在图像识别领域的突破,古文字识别技术已经实现了从传统方法向自动化、高效率的转变。本文探讨了深度学习技术在古文字识别领域的应用及研究现状,特别是对甲骨文和金文的自动识别。通过构建专用的古文字数据集,利用图像预处理、数据增强和特征提取技术,提高模型的性能和适应性。利用卷积神经网络等深度学习模型以及图像对抗生成网络和深度迁移学习等先进技术,提高了对古文字的识别率,并通过合成数据集和图像数据扩增解决了数据稀缺的问题。研究成果已成功应用于博物馆,提升了文物标注和文化传承的效率,为文化遗产保护和古文字研究提供了有力的技术支持。

基于全连接张量网络的多模态与多样性推荐算法

在全媒体时代下,基于多模态数据的推荐具有重要意义.本文使用文本、音频、图像3种模态数据进行推荐,通过两个阶段进行张量融合:第1阶段通过3个平行分支对任意两个模式的相关性进行建模和融合,第2阶段再将3个分支的结果进行融合,不仅考虑了两模态之间的局部交互作用,并且消除了模态融合顺序对结果的影响;在推荐模块中,将融合特征通过堆叠降噪自编码器作为协同过滤的辅助特征进行推荐.本文所构建的推荐系统中模态融合与推荐采用端到端的训练过程.同时,为了解决推荐结果中存在的相似度高、多样性差的问题,我们基于二阶段的张量模态融合特征构建相似度矩阵,在已有推荐结果的基础上进一步精化结果,实现快速的多样性推荐.实验证明,基于本文提出的多模态融合特征的推荐模型不仅能够有效地提升推荐性能,并且能够增强推荐结果的多样性.