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1.
由于真实世界中的复杂数据经常能够被表示成李群结构,文章设计了一个以李群特征作为输入的深度网络架构,以此利用深度学习强大的特征表示能力来进行模式识别等任务。在构建李群深度神经网络的过程中,为了保证在优化时李群特征能够被限定在微分流形的结构上,提出了适用于李群特征的深度学习算法。算法在特征学习的过程中不仅能够保证不损失数据流形结构的信息,同时也限定了参数优化的假设空间。基于李群特征的深度学习算法在CIFAR-BW和MNIST数据集上,通过为静态图像设计辐条模型的李群特征,实验结果表明算法在较少次数的迭代下就能够收敛到较为理想的结果。 相似文献
2.
常识问答是一项重要的自然语言处理任务,旨在让模型结合常识对给定的问题进行解答。然而,现有模型容易受到知识源中噪声知识的干扰,且对多知识源的融合与利用不够充分,所以问答效率低。为此,文章从筛选知识和利用多知识源的角度出发,提出了由多知识源信息获取和多通道融合推理级联而成的常识问答方法。该方法首先从多个外部知识源检索或匹配知识,再根据贪心筛选策略对噪声知识进行过滤,最后利用多个编码通道对知识和问题进行编码,融合各知识源不同类型的信息并推断出答案。算法在数据集Commonsense QA上的结果表明,本文方法在测试集上取得了78.3%的准确率(Accuracy),与不引入外部知识和引入多种外部知识的两个基线方法相比,分别提升了4.8%和3.0%。表明文章提出的知识筛选策略能有效地过滤噪声,且多通道信息融合推理框架能充分融合多知识源的信息进行常识推理。 相似文献
3.
针对红外和可见光图像在融合过程中存在质量低下、信息缺失、边缘细节不突出等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)与稀疏表示的压缩感知图像融合重构算法。首先利用NSCT进行源图像分解,得到相应的高频子带和低频子带图像;然后针对高频子带部分,利用基于压缩感知的高频融合规则进行融合,得到高频融合系数;针对低频子带部分,按照基于字典学习的低频融合规则进行融合,得到低频融合系数。最后进行NSCT逆变换得到融合影像,实现红外和可见光图像的超分辨率恢复。实验结果表明:采用该算法融合后的图像在平均梯度、边缘强度、信息熵、边缘信息保留度、空间频率等指标上均有良好的表现,体现出该融合算法在图像融合质量的提升方面颇具优势。 相似文献
4.
《西北民族学院学报》2021,(1)
基于Bravo等对FP_n-内射模和Wang等对FP-内射复形的研究,利用同调代数的方法,讨论关于有限n-表示模的内射复形和平坦复形,证明了当环R为左n-凝聚环时,复形X是FP_n-平坦复形当且仅当X~+=■(X,D~1(Q/Z))是FP_n-内射复形. 相似文献
5.
目前网络上关于辽代历史信息化智能查询服务系统资源相对缺乏,关于辽代历史介绍文本篇幅冗长,不方便大众进行阅读观看.为了便于大众能更加快速准确了解相关的辽代历史知识,基于百度百科、搜狗百科以及基于爬虫技术等形式获取了与辽代历史相关的文本数据,采用BiLSTM-CRF模型进行实体抽取,通过关系抽取模型抽取实体间的关系,通过知识融合等技术对得到的数据进行实体对齐以及本体构建.最终构建辽代历史文化领域知识图谱,并在此知识图谱的基础上开发了可视化查询系统. 相似文献
6.
范长风《从地方性知识到生态文明——青藏边缘文化与生态的人类学调查》一书,是一部探讨生活在青藏高原上的各族民众面对日益加剧的生态压力和生态环境问题时,如何借助地方性组织、运用地方性知识来保护高原生态环境的民族志.该书的出版对青藏高原的生态文明建设具有借鉴和启发意义. 相似文献
7.
随着大数据技术的进一步发展,机器学习技术和数据挖掘技术已经成为材料科学领域的研究热点.但是目前的材料信息很少有与物理相关的属性可供搜索,通常只显示直接计算或测量的数据,然而材料物质属性具有内在的相互关联.本文从材料属性知识图谱建设方法、材料数据库的建设及使用、材料属性的分析与利用等方面论述了材料属性知识图谱的发展趋势.结果表明,材料数据库的建立与发展为知识图谱的建设提供了充足的数据来源,为后续研究奠定了坚实的基础.在材料属性数据库的建设、发展和应用过程中还存在许多的问题有待解决,材料属性知识图谱的建设与发展道阻且长. 相似文献
8.
卷积稀疏编码(convolutional sparse coding,CSC)这一全局模型因字典的特殊结构而受到广泛关注,其中卷积字典学习算法(slice-based dictionary learning,S-BCSC)是最为有效的CSC模型优化算法.虽然S-BCSC算法非常有效,但算法在应用中对整幅图像只使用一个固定大小的字典,然而这并不利于图像信息的准确描述.为克服这一缺陷,讨论如何根据图像大小确定卷积字典大小,结合稀疏表示字典学习算法,提出分组训练卷积字典的图像去噪算法.新算法首先将过冗余图像块按照平滑、纹理、边缘分为三类;然后为每一类分别确定所要训练的卷积字典大小;最后依据S-BCSC算法完成字典学习以及图像去噪过程.从实验结果可以看出,所提算法在图像质量、清晰度上相比原S-BCSC算法都有所提升. 相似文献
9.
针对诉讼案件违法事实要素抽取效果依赖领域专业知识的特点,提出一种基于transformer双向编码器表示(bidirec-tional encoder representations from transformer,BERT)的诉讼案件违法事实要素自动抽取方法.首先,通过构建领域知识并采用谷歌BERT预训练语言模型进行训练得到拟合诉讼案件领域数据的模型参数和中文预训练字嵌入向量作为模型的输入,得到具有上下文相关的语义表示,以提高词嵌入的上下文语义质量.其次,采用循环卷积神经网络对文本进行编码并获取在文本分类任务中扮演关键角色的信息,提升案件违法事实要素抽取的效果.最后,采用focal函数作为损失函数关注难以区分的样本.违法事实要素抽取的工作是通过对文本标签进行分类得到的.实验测试表明,该方法对诉讼案件要素抽取的F1值为86.41%,相比其他方法性能均有提高.对模型注入领域内知识,也可以提高模型抽取准确率. 相似文献
10.
用布尔矩阵方法对知识空间的原子和知识基进行研究.首先,建立知识空间和(反)知识背景之间的联系;其次,用布尔矩阵表示(反)知识背景,研究其对应的关系矩阵和对象关系矩阵的性质;最后,从知识状态、算子、布尔向量和布尔矩阵等角度判定原子的特征,给出知识空间中原子和知识基的求解方法. 相似文献