基于翻译日志的统计机器翻译模型剪枝

提出一种基于翻译日志的统计机器翻译模型的剪枝方法。该方法利用翻译规则在翻译日志中的命中频数对机器翻译规则进行过滤, 保留当前机器翻译模型所需的最小规则表。实验表明, 该方法能够在仅保留原有模型1%~3%翻译规则的前提下达到原有模型的翻译效果。     

使用最小二乘法减少神经网络的隐单元

提出新的逐步减少神经元个数并保持神经网络性能的方法,每一步中利用提出的规则之一选择消去的单元,然后求解一个线性最小二乘问题调整网络中部分剩余权值,使简化网络的输入－输出关系在训练集上尽量保持不变,该方法可以得到比已有的启发式方法规模更小,但性能相近的网络,用反映国内生产总值与外贸总输出和总输入之间关系的例子说明了方法的有效性。     

支持向量机的一个边界样本修剪方法

支持向量机仅仅由支持向量所决定,而支持向量来自于边界的样本,如果样本集中存在较多的噪音或孤立点,特别是两类样本过分交叉,都会降低支持向量机的推广能力。为了改善支持向量机的推广性能,文章提出一个支持向量机的边界样本修剪方法:首先对边界样本进行抽取,然后用RemoveOnly算法对边界样本进行修剪,修剪后的边界样本就是最终的支持向量机训练样本。实验结果表明,修剪方法可以让支持向量机的推广能力有不同程度的提高。     

一种关联规则挖掘的裁剪及优化方法

采用χ²相关性检验和有趣度量定义了两种可能的“unexpected”规则, 对关联规则挖掘的裁剪与优化问题给出一个比较全面和系统的解决方法, 并结合规则裁剪提出了完整的算法思想, 通过对实验数据的关联挖掘, 挖掘出有效、 新奇和意想不到的规则. 实验结果表明, 该优化方法具有良好的有效性和伸缩性.     

一个新的Hilbert型积分不等式及其推广

通过估算权函数及引入Beta函数,应用实分析技巧,建立一个新的含参数的具有最佳常数因子的Hilbert型积分不等式.同时,建立了两种最佳推广式及其相应的等价形式.     

利用模糊神经网络进行数据挖掘的一种算法

研究把模糊神经网络结合进数据挖掘的方法,经过模糊神经网络的建立,训练达到精度要求、网络的裁剪、隐节点激活值的聚类和规划提高的步骤,达到通过模糊神经网络方法从数据库中提取知识的目的,并通过仿真验证了算法有效性。     

神经网络剪枝技术研究综述

本文梳理了神经网络剪枝技术的起源与研究进展，将其分为对权重参数稀疏化的非结构化剪枝和粗粒度的结构化剪枝，分别介绍了两者近年来具有代表性的方法。由于剪枝减少了模型参数，压缩了模型大小，使得深度模型能应用于嵌入式设备，表现出剪枝在深度学习模型压缩领域中的重要性。针对现有剪枝技术，阐述了一些在实际应用和衡量标准上存在的问题，并对未来的研究发展方向进行了展望。     

一种Alpha图像串匹配编码中熵编码的改进算法

在分析了Alpha图像的特征及其在串匹配编码过程中未匹配像素的分布情况之后，提出了一种Alpha图像熵编码的改进算法.该算法首先对未匹配像素进行滤波处理使其具有独特的分布性质，然后依据该性质进行分段编码以减少码流比特数，从而达到更好的压缩效率.实验结果表明，相比于LZ4HC，ZLIB，PNG等常用的压缩算法，改进算法具有编码效率高和复杂度低的优势.     

关联规则的哈希修剪算法研究

关联规则是数据挖掘的一个基本方法,本文首先介绍传统的Apriori算法的过程,分析它在处理大数据集时存在的问题.提出关联规则的一种改进算法,称为哈希修剪算法.然后比较改进的算法与传统的Apriori算法在算法时间复杂度、性能上的差异.通过实验得出,哈希修剪算法在数据挖掘中能够更加有效的处理数据.     

Nanopore-based sensing devices and applications to genome sequencing: a brief history and the missing pieces

A nanopore on an impermeable membrane, which separates two chambers containing electrolytic solu- tion, can be used as a nanometre-sized Coulter counter for single-molecule biological sensing. With an applied poten- tial, charged molecules are electrically dragged through the pore, and the analytical information is sequentially read out from the current blockades. Nucleic acid, which is an elec- trically charged polymer, is an ideal analyte for nanopore analysis and nanopore sequencing. With the advantages of high-speed, label-free and single-molecule resolution, a nanopore sequencer is considered to be the most promising candidate for the third-generation DNA sequencing. In this review, a brief history of nanopore sequencing to date is summarized and discussed along with future prospects. Although successfully demonstrated for known viral gen- ome sequences, the nanopore sequencing technique still requires missing pieces like improved accuracy, automation and throughput for clinical diagnosis-level applications.