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基于条件变分推断与内省对抗学习的多样化图像描述生成
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作者 刘兵 李穗 +1 位作者 刘明明 刘浩 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2219-2227,共9页
现有多样化图像描述生成方法受到隐空间表示能力和评价指标制约,很难同时兼顾描述生成的多样性和准确性.为此,本文提出了一种新的多样化图像描述生成模型,该模型由一个条件变分推断编码器和一个生成器组成.编码器利用全局注意力学习每... 现有多样化图像描述生成方法受到隐空间表示能力和评价指标制约,很难同时兼顾描述生成的多样性和准确性.为此,本文提出了一种新的多样化图像描述生成模型,该模型由一个条件变分推断编码器和一个生成器组成.编码器利用全局注意力学习每个单词的隐向量空间,以提升模型对描述多样化的建模能力.生成器根据给定图像和序列隐向量生成多样化的描述语句.同时,引入内省对抗学习的思想,条件变分推断编码器同时作为鉴别器来区分真实描述和生成的描述,赋予模型自我评价生成的描述语句的能力,克服预定义评价指标的局限性.在MSCOCO数据集上的实验表明,与传统方法相比,在随机生成100个描述语句时,多样性指标mBLEU(mutual overlap-BiLingual Evaluation Understudy)提升了1.9%,同时准确性指标CIDEr(Consensus-based Image Description Evaluation)显著提升了7.5%.与典型多模态大模型相比,所提出方法在较小参数量的条件下更适用于生成多样化的陈述性描述语句. 展开更多
关键词 图像描述 变分推断 对抗学习 隐嵌入 多模态学习 生成模型
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高斯因子结构变分推断的导弹轨迹学习与估计
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作者 董宝阳 解晖 +1 位作者 刘久富 刘向武 《东北师大学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第3期79-86,共8页
针对具有非线性批量状态的弹道导弹的状态难以预测和高斯变分推断估计方法存在迭代误差大、估计时间久等缺点,提出一种具有因子结构协方差的高斯变分推断方法.通过对协方差进行分解,将所有参数之间的协方差关系转化为矩阵中部分主要参... 针对具有非线性批量状态的弹道导弹的状态难以预测和高斯变分推断估计方法存在迭代误差大、估计时间久等缺点,提出一种具有因子结构协方差的高斯变分推断方法.通过对协方差进行分解,将所有参数之间的协方差关系转化为矩阵中部分主要参数之间的联系.同时采用随机梯度上升方法、重参数化技巧以及自适应学习率方法对变分下界以及变分参数进行迭代优化,获取最优参数.通过该算法对导弹状态估计实例分析,并与基于高斯变分推断的状态估计算法进行了比较.结果表明,提出的具有因子协方差结构的高斯变分推断方法,仿真计算时间平均缩减了23.6%,能够有效地提高导弹状态估计的计算效率,降低了计算误差. 展开更多
关键词 导弹轨迹估计 变分推断 协方差因子结构 参数学习
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一种基于变分推断的可评判推荐算法
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作者 吴杰 姜宜鑫 +1 位作者 韩国敬 马驰 《计算机技术与发展》 2023年第10期150-156,共7页
随着互联网时代的不断发展,互联网上的信息量不断增多,“信息过载”等相关问题愈发严重,从而导致用户很难快速地获取到有用的信息,因此推荐系统应运而生。推荐系统可以预测用户的需求并推荐给用户其最可能喜欢的内容,来缓解人们从海量... 随着互联网时代的不断发展,互联网上的信息量不断增多,“信息过载”等相关问题愈发严重,从而导致用户很难快速地获取到有用的信息,因此推荐系统应运而生。推荐系统可以预测用户的需求并推荐给用户其最可能喜欢的内容,来缓解人们从海量信息中做出选择的烦恼。推荐算法是推荐系统的核心,它完全可以决定一个推荐系统的性能。推荐准确度及可解释性是推荐算法目前面临的两大难题。可评判推荐算法是对话推荐算法的一种,在预测出项目的同时,也及时给出推荐项目的理由,并且为用户提供一个重新推荐的机会,用户通过对解释项进行评判来使推荐系统重新预测出商品,可有效解决上述两个问题。该文首先基于变分推断与神经协同过滤相结合的思想,对算法和模型进行了形式化的定义和理论推导,并且从概率的角度出发使用贝叶斯神经网络实现了该模型。通过与其他可评判推荐算法进行实验对比,证实了该模型的许多推荐指标已经达到了目前最先进的水平。 展开更多
关键词 推荐算法 变分推断 神经协同过滤 可评判 可解释性
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基于CEEMDAN优化的轴承故障变分推断诊断算法
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作者 孟事业 罗倩 《电子测量技术》 北大核心 2023年第22期94-101,共8页
针对现有滚动轴承故障诊断研究中诊断准确率存在的不足,提出了一种基于本征模态函数优化自适应噪声集合经验模态分解和变分推断的滚动轴承故障诊断算法,该算法首先利用自适应噪声集合经验模态分解获得原始信号的本征模态函数分量,进而... 针对现有滚动轴承故障诊断研究中诊断准确率存在的不足,提出了一种基于本征模态函数优化自适应噪声集合经验模态分解和变分推断的滚动轴承故障诊断算法,该算法首先利用自适应噪声集合经验模态分解获得原始信号的本征模态函数分量,进而构建敏感本征模态函数分量筛选算法对自适应噪声集合经验模态分解方法进行优化,构成特征向量,对于训练集数据建立高斯混合模型,通过变分推断使高斯混合模型逼近特征向量概率分布的方法来实现滚动轴承故障诊断。通过实例验证了算法的有效性,与自适应噪声集合经验模态分解结合变分推断、局部特征尺度分解结合变分推断、优化的自适应噪声集合经验模态分解结合粒子群优化支持向量机相比,诊断正确率分别提升了4.3%、4.3%和21.7%。 展开更多
关键词 故障诊断 本征模态量优化 变分推断 混合高斯 自适应噪声集合经验模态
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基于变分推断的超短期风电功率预测 被引量:2
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作者 路宽 曲建璋 +2 位作者 高嵩 刘恩仁 杨子江 《山东电力技术》 2023年第4期13-21,共9页
为量化气象不确定性导致的预测随机性,应对超短期风电功率预测结果进行概率计算,进而给出响应新能源出力变化的电网调控安全裕度。因此,构建一种基于变分推断(Variational Inference,VI)的风电超短期功率预测模型。首先,使用完备集成经... 为量化气象不确定性导致的预测随机性,应对超短期风电功率预测结果进行概率计算,进而给出响应新能源出力变化的电网调控安全裕度。因此,构建一种基于变分推断(Variational Inference,VI)的风电超短期功率预测模型。首先,使用完备集成经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对风机有功进行降噪处理。其次,分析各影响因素与风机功率的分布特征,利用神经网络构建隐变量生成模型,实现了对输入变量的特征压缩。第三,对隐变量进行高斯采样并构建回归网络实现功率预测。第四,以证据下确界(Evidence Lower Bound,ELBO)作为优化目标进行模型参数优化。最后,通过山东省内风场实际运行数据,基于变分推断的超短期功率预测模型给出的预测均值均方根误差为2.857,与对照组极限梯度提升模型表现接近;同时,根据模型的预测结果概率分布,设置为20%和80%分位点的预测区间覆盖率为99.6%。 展开更多
关键词 变分推断 风电功率 高斯 ELBO 神经网络
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近红外光谱变分推断标定自适应方法研究
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作者 赵煜辉 齐天舒 芦鹏程 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期1377-1382,1439,共7页
在近红外光谱分析中,已有的标定迁移方法多基于标准样本和无参数归纳模型,普遍存在模型生存周期短、适用范围小等问题.针对此问题,提出了一种参数化对齐源域(主仪器)和目标域(从仪器)特征分布的变分推断标定自适应(variational inferenc... 在近红外光谱分析中,已有的标定迁移方法多基于标准样本和无参数归纳模型,普遍存在模型生存周期短、适用范围小等问题.针对此问题,提出了一种参数化对齐源域(主仪器)和目标域(从仪器)特征分布的变分推断标定自适应(variational inference calibration adaptation,VICA)方法.VICA对源域数据进行主成分分析,建立源域特征的变分回归模型.在预测时,VICA首先将目标域数据投影到源域特征子空间中,然后建立源域特征和目标域特征的分布差异函数,通过最小化该函数得到目标域的概率密度模型,实现模型迁移.实验对比表明,VICA比现有的大多数标定迁移方法的标定效果更好. 展开更多
关键词 化学计量学 近红外光谱 领域自适应 标定迁移 变分推断
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基于变分推断的一般噪声自适应卡尔曼滤波 被引量:6
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作者 沈忱 徐定杰 +1 位作者 沈锋 蔡佳楠 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1466-1472,共7页
线性高斯状态空间模型中假设噪声为已知的白噪声过于苛刻。认为过程噪声与观测噪声均未知且二者的解析关系确定,假设观测噪声的均值非零且服从高斯分布,方差服从逆威沙特分布,从而构成了层次式贝叶斯模型。利用变分推断将均值与方差和... 线性高斯状态空间模型中假设噪声为已知的白噪声过于苛刻。认为过程噪声与观测噪声均未知且二者的解析关系确定,假设观测噪声的均值非零且服从高斯分布,方差服从逆威沙特分布,从而构成了层次式贝叶斯模型。利用变分推断将均值与方差和系统状态一起作为随机变量进行迭代估计,在得到观测噪声的均值与方差的估计值后,利用其与过程噪声的关系进一步更新未知过程噪声的均值与方差,从而动态地得到每一时刻过程噪声与观测噪声的一、二阶统计矩信息,即使在噪声统计信息动态变化的情况下也有较满意的滤波精度。实验证明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 自适应滤波 变分推断 参数估计 非零均值噪声
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一种基于变分推断的雷达多目标跟踪JPDA算法 被引量:4
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作者 郑丹阳 曹林 +1 位作者 王涛 王东峰 《电讯技术》 北大核心 2021年第12期1540-1546,共7页
针对雷达邻近多目标跟踪问题,提出了一种基于变分推断的联合概率数据关联算法(Joint Probability Data Association,JPDA)。通过建立关于目标状态和两个关联指示的概率图模型,并根据不同变量之间的信息传递构造对应的自由能目标函数,迭... 针对雷达邻近多目标跟踪问题,提出了一种基于变分推断的联合概率数据关联算法(Joint Probability Data Association,JPDA)。通过建立关于目标状态和两个关联指示的概率图模型,并根据不同变量之间的信息传递构造对应的自由能目标函数,迭代该目标函数求解出目标和当前检测量测之间的最佳边缘关联概率。将所提算法与经典JPDA和k近邻联合概率数据关联(k Nearest Neighbor-Joint Probability Data Association,kNN-JPDA)算法进行对比,结果表明新算法具备更高的跟踪位置精度,并且能够有效地避免因邻近目标数量增多而引起的计算上的组合爆炸问题。 展开更多
关键词 多目标跟踪 变分推断 联合概率数据关联 概率图模型 边缘关联概率
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基于扩散方法的分布式随机变分推断算法 被引量:2
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作者 付维明 秦家虎 朱英达 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期92-99,共8页
分布式网络上的聚类、估计或推断具有广泛的应用,因此引起了许多关注.针对已有的分布式变分贝叶斯(Variational Bayesian,VB)算法效率低,可扩展性差的问题,本文借用扩散方法提出了一种新的分布式随机变分推断(Stochastic variational in... 分布式网络上的聚类、估计或推断具有广泛的应用,因此引起了许多关注.针对已有的分布式变分贝叶斯(Variational Bayesian,VB)算法效率低,可扩展性差的问题,本文借用扩散方法提出了一种新的分布式随机变分推断(Stochastic variational inference,SVI)算法,其中我们选择自然梯度法进行参数本地更新并选择对称双随机矩阵作为节点间参数融合的系数矩阵.此外,我们还为所提出的分布式SVI算法提出了一种对异步网络的适应机制.最后,我们在伯努利混合模型(Bernoulli mixture model,BMM)和隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet allocation,LDA)模型上测试所提出的分布式SVI算法的可行性,实验结果显示其在许多方面的性能优于集中式SVI算法. 展开更多
关键词 布式算法 随机变分推断 扩散方法 异步网络 主题模型
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Logistic组稀疏回归模型的Bayes建模及变分推断 被引量:1
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作者 沈圆圆 曹文飞 韩国栋 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期203-214,共12页
在工程应用中,如数据挖掘、成本预测以及风险预测等,Logistic回归是一类十分重要的预测方法.当前,大部分Logistic回归方法都是基于优化准则而设计,这类回归方法具有参数调试过程繁琐、模型解释性差、估计子没有置信区间等缺点.本文从Ba... 在工程应用中,如数据挖掘、成本预测以及风险预测等,Logistic回归是一类十分重要的预测方法.当前,大部分Logistic回归方法都是基于优化准则而设计,这类回归方法具有参数调试过程繁琐、模型解释性差、估计子没有置信区间等缺点.本文从Bayes概率角度研究Logistic组稀疏性回归的建模与推断问题.具体来说,首先利用高斯-方差混合公式提出Logistic组稀疏回归的Bayes概率模型;其次,通过变分Bayes方法设计出一个高效的推断算法.在模拟数据上的实验结果表明,本文所提出的方法具有较好的预测性能. 展开更多
关键词 BAYES方法 组稀疏 变分推断 LOGISTIC回归模型
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基于IFCM聚类与变分推断的遥感影像分类
11
作者 向泽君 黄磊 楚恒 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期2059-2063,共5页
针对高分影像地物繁多,特征混杂导致现有模糊C均值算法稳定性差、分类精度低的问题,提出一种IFCM(improved FCM)聚类与变分推断法结合的遥感影像分类算法。在聚类分割目标函数计算阶段,考虑像素区域特征的同时,邻域像元采用吸引力模型... 针对高分影像地物繁多,特征混杂导致现有模糊C均值算法稳定性差、分类精度低的问题,提出一种IFCM(improved FCM)聚类与变分推断法结合的遥感影像分类算法。在聚类分割目标函数计算阶段,考虑像素区域特征的同时,邻域像元采用吸引力模型进行距离测度;特征提取阶段使用空间像素模板法提取像斑特征点,基于贝叶斯统计中的变分推断法逼近参数后验分布,获取影像分类结果。实验结果表明,所提方法能提高影像分类精度。 展开更多
关键词 改进模糊C均值 变分推断 吸引力模型 像素模板 影像
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变分推断域适配驱动的城市街景语义分割
12
作者 金玉杰 初旭 +1 位作者 王亚沙 赵俊峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第11期126-133,共8页
街景语义分割技术旨在从图像中识别分割出行人、障碍物、道路、标志物等要素,为车辆提供道路上自由空间的信息,是自动驾驶的关键技术之一。高性能的语义分割系统非常依赖于训练时所需的大量真实标注数据,然而为图像中的每个像素进行标... 街景语义分割技术旨在从图像中识别分割出行人、障碍物、道路、标志物等要素,为车辆提供道路上自由空间的信息,是自动驾驶的关键技术之一。高性能的语义分割系统非常依赖于训练时所需的大量真实标注数据,然而为图像中的每个像素进行标注成本很高,往往难以实现。一种低成本获取标注数据的方法是利用视频游戏收集逼真且标注成本低的合成图片,来帮助机器学习模型对现实世界中的图片作语义分割,这对应域适配技术。与当前基于VC维理论或Rademacher复杂度理论的主流语义分割域适配方法不同,受基于PAC-Bayes理论的兼容伪标签函数的域适配目标域Gibbs风险上界启发,考虑假设空间的平均情况而非最差情况,以避免主流方法过度约束隐空间上的领域差异,从而导致目标域泛化误差上界未能被有效估计并优化的问题。在上述思想的指导下,提出了一种变分推断语义分割域适配方法(VISA),该方法在利用Dropout变分族进行变分推断求解假设空间上的理想后验分布的同时能快速得到一个近似Bayes分类器,并通过目标域熵最小化和筛选像素点使得对风险上界的估计更加准确。在街景语义分割数据集GTA5→Cityscapes上的适配的实验结果表明,VISA方法相比基线方法平均交并比提高了0.5%~6.6%,且在行人、车辆等关键街景要素上具有较高的识别准确率。 展开更多
关键词 语义 域适配 PAC-Bayes理论 变分推断 深度神经网络
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基于变分推断的磁共振图像群组配准
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作者 周勤 王远军 《波谱学杂志》 CAS 北大核心 2022年第3期291-302,共12页
为解决基于深度学习的成对配准方法精度低和传统配准算法耗时长的问题,本文提出一种基于变分推断的无监督端到端的群组配准以及基于局部归一化互相关(NCC)和先验的配准框架,该框架能够将多个图像配准到公共空间并有效地控制变形场的正则... 为解决基于深度学习的成对配准方法精度低和传统配准算法耗时长的问题,本文提出一种基于变分推断的无监督端到端的群组配准以及基于局部归一化互相关(NCC)和先验的配准框架,该框架能够将多个图像配准到公共空间并有效地控制变形场的正则化,且不需要真实的变形场和参考图像.该方法得到的预估变形场可建模为概率生成模型,使用变分推断的方法求解;然后借助空间转换网络和损失函数来实现无监督方式训练.对于公开数据集LPBA40的3D脑磁共振图像配准任务,测试结果表明:本文所提出的方法与基线方法相比,具有较好的Dice得分、运行时间少且产生更好的微分同胚域,同时对噪声具有鲁棒性. 展开更多
关键词 深度学习 群组配准 变分推断 形配准
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聚类概率矩阵分解的变分推断及应用
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作者 刘杰 叶子锋 《计算机系统应用》 2022年第11期373-379,共7页
概率矩阵分解模型根据用户历史交互信息个性化推荐商品,是协同过滤中的经典方法之一.传统矩阵分解假设下无法利用不同用户之间的相似性,且在面对异常值时常预测失准.根据用户聚类信息,可构建共轭先验分布与类别相关的聚类概率矩阵分解模... 概率矩阵分解模型根据用户历史交互信息个性化推荐商品,是协同过滤中的经典方法之一.传统矩阵分解假设下无法利用不同用户之间的相似性,且在面对异常值时常预测失准.根据用户聚类信息,可构建共轭先验分布与类别相关的聚类概率矩阵分解模型,同时改变相关共轭先验分布形式,完成对参数作正则化处理.通过变分推断,理论推导变分参数的显式表达式,从而建立相应评分预测算法.模拟及真实数据集均表明该模型的预测性能优于基准模型,并能对用户评分做出现实解释. 展开更多
关键词 推荐系统 聚类 矩阵 近似推断 坐标下降算法 协同过滤 预测模型
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线性混合效应模型贝叶斯分位回归的变分推断
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作者 王维贤 殷先军 +1 位作者 张娟娟 田茂再 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2024年第1期269-284,共16页
贝叶斯分位回归能够对线性混合效应模型中的参数进行良好的估计.在贝叶斯参数估计中,常用Gibbs抽样方法.为了得到精确的估计结果,Gibbs抽样方法需要进行多次抽样.当模型参数维度较高时,Gibbs抽样方法将会十分耗时.因此,文章采用变分推... 贝叶斯分位回归能够对线性混合效应模型中的参数进行良好的估计.在贝叶斯参数估计中,常用Gibbs抽样方法.为了得到精确的估计结果,Gibbs抽样方法需要进行多次抽样.当模型参数维度较高时,Gibbs抽样方法将会十分耗时.因此,文章采用变分推断来近似参数的后验分布.变分推断采用无条件分布来逼近Gibbs方法得到的条件分布,从而使得计算变得高效.文章将模型参数的先验假定为正态分布,对无惩罚线性混合效应模型的参数进行变分推断.考虑到模型参数可能面临的高维情况,文章将模型参数的先验假定为Laplace分布,对双惩罚线性混合效应模型的参数也进行变分推断.从模拟结果来看,变分推断对模型参数估计的精度虽略小于Gibbs抽样方法,但其运行速度较快.在高维情况下,运行效率依然很高.在大数据时代,时间和资源的消耗是文章首先需要考虑的因素.因此,文章提出的方法可实际运用在高维线性混合效应模型中. 展开更多
关键词 贝叶斯位回归 线性混合效应模型 GIBBS抽样 变分推断
原文传递
基于特征蒸馏的变分编码器交通流预测模型
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作者 欧阳毅 汤文燕 黎晏伶 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1938-1944,共7页
针对交通流数据高维非线性和时空依赖性复杂,本文构建了基于特征蒸馏的变分贝叶斯编码器交通流预测模型.对每段时间序列对应的时间窗口特征,构建了基于多模态时间槽和空间槽的交通流特征提取模型.以时空槽特征提取模型作为特征知识蒸馏... 针对交通流数据高维非线性和时空依赖性复杂,本文构建了基于特征蒸馏的变分贝叶斯编码器交通流预测模型.对每段时间序列对应的时间窗口特征,构建了基于多模态时间槽和空间槽的交通流特征提取模型.以时空槽特征提取模型作为特征知识蒸馏架构的输入.通过知识蒸馏结构提取的时空特征结晶体,利用教师模型指导学生模型的学习过程,从而提高学生模型的泛化能力.变分贝叶斯编码器对交通流时空特征结晶编码获取交通流数据的隐变量,根据隐变量的生成采样,利用解码器将其解码重构成新的预测值.实验结果表明,本文提出的模型预测性能显著提升,且中长期预测中鲁棒性更优. 展开更多
关键词 特征蒸馏 多模态时间槽 空间槽 贝叶斯 生成式模型 变分推断
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基于条件变分自编码器的熔铸炸药成型缺陷快速模拟和预测
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作者 滕浩 李锡文 +1 位作者 王学林 胡于进 《火炸药学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期640-648,I0003,共10页
为了实现凝固缺陷的快速模拟和预测,提出了一种基于条件变分自编码器(CVAE)的熔铸炸药成型缺陷预测模型;以注液温度、冒口预热温度等工艺参数为条件,通过条件变分自编码器建立工艺参数与熔铸炸药缺陷的条件概率模型;采用多层神经网络和... 为了实现凝固缺陷的快速模拟和预测,提出了一种基于条件变分自编码器(CVAE)的熔铸炸药成型缺陷预测模型;以注液温度、冒口预热温度等工艺参数为条件,通过条件变分自编码器建立工艺参数与熔铸炸药缺陷的条件概率模型;采用多层神经网络和变分推断方法结合进行模型训练,实现了RHT和DNP基熔铸炸药凝固成型缺陷预测。结果表明,成功构建了熔铸炸药凝固过程数值模拟的条件概率分布,实现了基于仿真数据的RHT和DNP基熔铸炸药凝固缺陷预测;与有限元直接数值计算结果比较,CVAE算法计算缺陷位置的准确率可达到99%,计算时间小于2 s;CVAE在熔铸炸药缺陷概率分布建模上具有性能高、泛化性强的特点,能有效实现熔铸炸药成型缺陷的智能预测。 展开更多
关键词 条件自编码器 CVAE 熔铸炸药 数值模拟 成型缺陷 多层神经网络 变分推断方法
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利用变分卷积推断局部拓扑结构的图表示方法
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作者 侯静怡 唐宇鑫 +1 位作者 于欣波 刘志杰 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期1750-1758,共9页
深度学习技术的长足发展与数据算力的快速提升,极大地增加了各种结构图神经网络优化和实现的可行性,使得图结构数据的表示研究工作取得极大进展.已有的图神经网络方法主要关注图节点之间全局信息的传递,理论上可证明其强大的信息表示能... 深度学习技术的长足发展与数据算力的快速提升,极大地增加了各种结构图神经网络优化和实现的可行性,使得图结构数据的表示研究工作取得极大进展.已有的图神经网络方法主要关注图节点之间全局信息的传递,理论上可证明其强大的信息表示能力.然而,面向局部拓扑具有特殊语义的图结构数据表示时,这些通用方法缺乏灵活的局部结构表示机制,例如化学反应中组成分子的局部结构—官能团,其通常能够决定化学分子性质并且参与化学反应过程.进一步挖掘这些局部结构的信息对基于图表示的各类任务都是非常重要的,为此提出一个利用变分卷积推断局部拓扑结构的图表示方法,不仅考虑图节点在全局结构上的关系推理与信息传递,还基于变分推断自适应地学习图数据的局部拓扑结构,利用卷积操作对局部结构进行编码,从而进一步提高图神经网络的表达能力.本文工作在多个图结构数据集上进行实验,实验结果表明利用局部结构信息可以有效提升图神经网络在基于图的相关任务上的性能. 展开更多
关键词 图注意力网络 局部拓扑结构 变分推断 卷积神经网络 混合结构神经网络
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高斯变分推理的无人机状态与轨迹估计方法
19
作者 Aurea Dias 汪恒宇 +3 位作者 刘久富 谢晖 刘向武 王志胜 《云南民族大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第4期485-491,共7页
针对目前的状态估计算法在面对非线性大批量状态时,存在的误差过大、算法迭代次数过多等问题,通过引入变分推断方法,提出了无人机轨迹的高斯变分推断(gaussian variational inference,GVI)精确估计方法.该方法首先通过提出基于高斯变分... 针对目前的状态估计算法在面对非线性大批量状态时,存在的误差过大、算法迭代次数过多等问题,通过引入变分推断方法,提出了无人机轨迹的高斯变分推断(gaussian variational inference,GVI)精确估计方法.该方法首先通过提出基于高斯变分推断的损失函数,将状态估计问题转化为利用数据对后验进行近似的问题.然后,采用牛顿式更新以及梯度下降法的思想对损失函数、均值以及协方差矩阵进行优化迭代.使用该算法对无人机的状态以及轨迹进行估计,仿真结果表明,本算法精度较高.同时,本算法与最大后验估计(maximum a posteriori,MAP)算法相比,能够有效降低损失函数值,提高轨迹估计的精确性. 展开更多
关键词 高斯变分推断 轨迹预测 批量状态估计
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用于鲁棒协同推荐的元信息增强变分贝叶斯矩阵分解模型 被引量:15
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作者 李聪 骆志刚 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期1067-1076,共10页
托攻击是协同过滤推荐系统面临的重大安全威胁.研究可抵御托攻击的鲁棒协同推荐技术已成为目前的重要课题.本文在引入用户嫌疑性评估策略的基础上,通过将用户嫌疑性及项类属等元信息与贝叶斯概率矩阵分解模型相融合,提出了用于鲁棒协同... 托攻击是协同过滤推荐系统面临的重大安全威胁.研究可抵御托攻击的鲁棒协同推荐技术已成为目前的重要课题.本文在引入用户嫌疑性评估策略的基础上,通过将用户嫌疑性及项类属等元信息与贝叶斯概率矩阵分解模型相融合,提出了用于鲁棒协同推荐的元信息增强变分贝叶斯矩阵分解模型(Metadata-enhance dvariationa lBayesian matri xfactorization,MVBMF),并设计了相应的模型增量学习策略.实验表明,与现有推荐模型相比,这种模型具备更强的攻击耐受力,能够有效提高推荐系统的鲁棒性. 展开更多
关键词 协同过滤 托攻击 矩阵 变分推断 鲁棒线性回归
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