针对支撑向量机(Support vector machine,SVM)在大规模数据的问题,提出了一种基于模糊c-均值聚类样本选择策略的SVC(SVM for classification)迭代训练算法,从样本抽取、迭代训练两个方面进行了改进,并在多个较大规模UCI标准测试集上进...针对支撑向量机(Support vector machine,SVM)在大规模数据的问题,提出了一种基于模糊c-均值聚类样本选择策略的SVC(SVM for classification)迭代训练算法,从样本抽取、迭代训练两个方面进行了改进,并在多个较大规模UCI标准测试集上进行了试验.结果表明,所提出的迭代训练算法收敛快,在保证学习精度的同时使训练速度加倍、支撑向量减少一半.展开更多
随着无人机技术的成熟,配备摄像头的无人机被广泛应用于各个领域,自动高效地分析和理解从无人机收集的视觉数据非常重要.基于深度卷积神经网络的目标检测算法在许多实际应用上取得了惊人的成绩,但往往伴随着巨大的资源消耗和内存占用.因...随着无人机技术的成熟,配备摄像头的无人机被广泛应用于各个领域,自动高效地分析和理解从无人机收集的视觉数据非常重要.基于深度卷积神经网络的目标检测算法在许多实际应用上取得了惊人的成绩,但往往伴随着巨大的资源消耗和内存占用.因此,对于无人机上携带的计算能力受限的嵌入式设备来说,直接运行深度卷积神经网络非常具有挑战性.为了应对这些挑战,以经典的目标检测方法YOLOv3(you only look once)为例,基于迭代稀疏训练的剪枝方式可以实现有效的模型压缩,同时通过组合不同数据增强方式与相关优化手段保证压缩前后检测器精度误差在可接受范围内.实验结果证明,基于迭代稀疏训练的剪枝方法在YOLOv3上取得了非常可观的压缩效果,并且将精度误差控制在了2%以内,为无人机目标检测实时应用提供了支持.展开更多
目的:采用深度学习方法,通过人在回路的方式进行迭代式标注-训练,建立垂体分割模型,实现垂体体积人工智能(AI)测量。方法:将1285例颅脑3D T 1WI图像按5~15岁、16~25岁、26~50岁、51~70岁年龄段分组,每个年龄组随机选择80例,分成4批次进...目的:采用深度学习方法,通过人在回路的方式进行迭代式标注-训练,建立垂体分割模型,实现垂体体积人工智能(AI)测量。方法:将1285例颅脑3D T 1WI图像按5~15岁、16~25岁、26~50岁、51~70岁年龄段分组,每个年龄组随机选择80例,分成4批次进行试验。初始每组选择3例图像进行人工预标注神经垂体和腺垂体,输入计算机进行学习,获取初始模型。应用模型对一批数据进行分割,获得分割后的神经垂体、腺垂体与垂体总体积数据,将分割结果进行人工校准,获得校准后相对应的体积数据作为金标准。用前一组校准后的分割图像进行计算机迭代式学习优化模型,再用优化后模型对新一组图像分割与校准,重复上述过程,最终将校准前后差异没有统计学意义的数据认定深度学习建模成功。数据采用配对t检验、Dice和Spearman相关性分析进行统计。结果:从第2批次开始,除5~15岁年龄段外,其它年龄段神经垂体体积在校准前后的差异没有统计学意义,腺垂体与垂体总体积的差异有统计学意义(P<0.05)。第4批次,各年龄段神经垂体、腺垂体与垂体总体积在校准前后的差异均无统计学意义(P=0.137~0.928),Dice值大于0.941,Spearman相关系数大于0.969。结论:通过迭代式训练进行深度学习建模可构建垂体分割模型,实现垂体体积AI自动测量。展开更多
针对机电设备领域相关语料匮乏、关系类型特征挖掘不充分以及文本包含重叠三元组的问题,提出一种融合提示学习与先验知识以迭代式对抗训练的三元组抽取方法TBPA(Triplet extraction Based on Prompt and Antagonistic training)。首先,...针对机电设备领域相关语料匮乏、关系类型特征挖掘不充分以及文本包含重叠三元组的问题,提出一种融合提示学习与先验知识以迭代式对抗训练的三元组抽取方法TBPA(Triplet extraction Based on Prompt and Antagonistic training)。首先,利用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型在自构语料库上进行微调,以获取输入文本的特征向量;接着,采用投影梯度下降(PGD)方法在嵌入层进行迭代式对抗训练,提高模型对干扰样本的抵御能力和对真实样本的泛化能力;然后,利用单层头尾指针网络识别出头实体,并结合提示学习模板获取头实体对应的领域先验特征,将字向量与Prompt模板中预测得到的提示向量相结合;最后,在分层标注框架下,使用单层头尾指针网络逐个识别预定义的所有关系类型所对应的尾实体。与基线模型CasRel相比,TBPA在精确率、召回率和F1值上分别提高了3.10、6.12、4.88个百分点。实验结果表明,TBPA在煤矿机电设备领域三元组抽取任务中具有一定的优势。展开更多
针对宽带多天线毫米波系统面临的频率选择性信道衰落和硬件实现约束,提出结合单载波频域均衡技术的数模混合波束赋形算法。以均衡器输出信号的最小均方误差为准则,优化波束赋形矩阵和均衡器的系数。为降低求解复杂度,应用迭代天线阵列...针对宽带多天线毫米波系统面临的频率选择性信道衰落和硬件实现约束,提出结合单载波频域均衡技术的数模混合波束赋形算法。以均衡器输出信号的最小均方误差为准则,优化波束赋形矩阵和均衡器的系数。为降低求解复杂度,应用迭代天线阵列训练技术将原始优化问题分解为在基站和用户端的本地优化问题,使需优化的系数通过通信两端的交替迭代处理获得收敛。仿真表明:提出的新算法在误比特率为10^(-4)时较传统算法在信噪比上具有约2 d B的性能增益。展开更多
文摘针对支撑向量机(Support vector machine,SVM)在大规模数据的问题,提出了一种基于模糊c-均值聚类样本选择策略的SVC(SVM for classification)迭代训练算法,从样本抽取、迭代训练两个方面进行了改进,并在多个较大规模UCI标准测试集上进行了试验.结果表明,所提出的迭代训练算法收敛快,在保证学习精度的同时使训练速度加倍、支撑向量减少一半.
文摘随着无人机技术的成熟,配备摄像头的无人机被广泛应用于各个领域,自动高效地分析和理解从无人机收集的视觉数据非常重要.基于深度卷积神经网络的目标检测算法在许多实际应用上取得了惊人的成绩,但往往伴随着巨大的资源消耗和内存占用.因此,对于无人机上携带的计算能力受限的嵌入式设备来说,直接运行深度卷积神经网络非常具有挑战性.为了应对这些挑战,以经典的目标检测方法YOLOv3(you only look once)为例,基于迭代稀疏训练的剪枝方式可以实现有效的模型压缩,同时通过组合不同数据增强方式与相关优化手段保证压缩前后检测器精度误差在可接受范围内.实验结果证明,基于迭代稀疏训练的剪枝方法在YOLOv3上取得了非常可观的压缩效果,并且将精度误差控制在了2%以内,为无人机目标检测实时应用提供了支持.
文摘目的:采用深度学习方法,通过人在回路的方式进行迭代式标注-训练,建立垂体分割模型,实现垂体体积人工智能(AI)测量。方法:将1285例颅脑3D T 1WI图像按5~15岁、16~25岁、26~50岁、51~70岁年龄段分组,每个年龄组随机选择80例,分成4批次进行试验。初始每组选择3例图像进行人工预标注神经垂体和腺垂体,输入计算机进行学习,获取初始模型。应用模型对一批数据进行分割,获得分割后的神经垂体、腺垂体与垂体总体积数据,将分割结果进行人工校准,获得校准后相对应的体积数据作为金标准。用前一组校准后的分割图像进行计算机迭代式学习优化模型,再用优化后模型对新一组图像分割与校准,重复上述过程,最终将校准前后差异没有统计学意义的数据认定深度学习建模成功。数据采用配对t检验、Dice和Spearman相关性分析进行统计。结果:从第2批次开始,除5~15岁年龄段外,其它年龄段神经垂体体积在校准前后的差异没有统计学意义,腺垂体与垂体总体积的差异有统计学意义(P<0.05)。第4批次,各年龄段神经垂体、腺垂体与垂体总体积在校准前后的差异均无统计学意义(P=0.137~0.928),Dice值大于0.941,Spearman相关系数大于0.969。结论:通过迭代式训练进行深度学习建模可构建垂体分割模型,实现垂体体积AI自动测量。
文摘针对机电设备领域相关语料匮乏、关系类型特征挖掘不充分以及文本包含重叠三元组的问题,提出一种融合提示学习与先验知识以迭代式对抗训练的三元组抽取方法TBPA(Triplet extraction Based on Prompt and Antagonistic training)。首先,利用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型在自构语料库上进行微调,以获取输入文本的特征向量;接着,采用投影梯度下降(PGD)方法在嵌入层进行迭代式对抗训练,提高模型对干扰样本的抵御能力和对真实样本的泛化能力;然后,利用单层头尾指针网络识别出头实体,并结合提示学习模板获取头实体对应的领域先验特征,将字向量与Prompt模板中预测得到的提示向量相结合;最后,在分层标注框架下,使用单层头尾指针网络逐个识别预定义的所有关系类型所对应的尾实体。与基线模型CasRel相比,TBPA在精确率、召回率和F1值上分别提高了3.10、6.12、4.88个百分点。实验结果表明,TBPA在煤矿机电设备领域三元组抽取任务中具有一定的优势。
文摘针对宽带多天线毫米波系统面临的频率选择性信道衰落和硬件实现约束,提出结合单载波频域均衡技术的数模混合波束赋形算法。以均衡器输出信号的最小均方误差为准则,优化波束赋形矩阵和均衡器的系数。为降低求解复杂度,应用迭代天线阵列训练技术将原始优化问题分解为在基站和用户端的本地优化问题,使需优化的系数通过通信两端的交替迭代处理获得收敛。仿真表明:提出的新算法在误比特率为10^(-4)时较传统算法在信噪比上具有约2 d B的性能增益。
